オミクロン急拡大、データから見えること
年末年始の人出の増加を受けて
予想通りと言いますか、やはり、、
オミクロン株が急激に
増えて来ましたね⁉
沖縄では、なんと昨日６２３人
の感染者が確認されて、知事は国に
まん防の発令を要求したそうです。
今回の沖縄の感染拡大は米軍基地
でのクラスターが発端ですから
そういう目で見てみると
いつもは、人口に反比例して
京阪神に近い岡山の方が広島より
感染者数が多かったのですが
今回は、圧倒的に広島が多いのは
もっと人口の少ない山口も今回は
結構多いことに関係ありそうです。
そう、岩国の米軍基地。
データを元に、ものごとを見て
仮説を立てて論理的に考えることで
原因を突き詰めたり、解決策を
導いたり出来るという事例ですが
ま、オミクロンと米軍基地の関係は
そこまで、もったいぶって言うほど
のことでもありませんね、、💦
誰でも想像つくと思います😅
マラソンにおけるデータ活用と言えば
過去のレースの結果とその後の練習量
その他のコンディションなどの与件を
勘案すれば、ある程度次のレースの
タイムが予想出来ます。
例えば、ぼくの１０月末の福山ハロー
ウィンマラソンハーフの結果から
その後１１月～１月にかけて
怪我無く順調に練習出来たとして
３月の東京マラソンに向けての練習になるので、夏場よりは練習量は増えますし
１０月後半よりも、２月初旬の方が
気温も低く走りやすいという与件を
加味すれば
２月６日の丸亀ハーフマラソンの
予想タイムは１時間３３分くらいに
なるのではと思います。
ま、そう上手くは予定通りに行かない
のもマラソンの面白さではありますが
何故予想をするのかと言うと、、
１時間３３分で走ると予想することで
１㌔辺り４分２４秒で走るという
ペースが設定出来るからです。
過去の経験からも、最初飛ばし過ぎて
後半失速をしてしまうよりも
終始イーブンペースで走るか若しくは
後半上げるくらい（これをネガティブ
スプリットと言います）の方が
絶対に、トータルタイムが
良くなるからです。
ですからレース前に、自分のその時の
実力相応のペースを設定すること
そして、そのペースを守って走ること
が、目標タイム（予想タイム）で走る
ための必要条件となります。
で、予想タイムは経験を重ねることで仮説検証を繰り返し、精度が上がります。
でも、何度も言いますが、思った通り
に行かないのもマラソンの面白さ💦
計画通りに行かなかったことも
何度もありますが
計画なしに、だいたいで走った時は
１００％後半で失速してボロボロ
になっています。
夢なき者に理想なし
理想なき者に計画なし
計画なき者に実行なし
実行なき者に成功なし
故に夢なき者に成功なし
と、最後、強引に吉田松陰の
格言で、〆てみますが、、
ここで、そもそも夢がないことに気付く笑
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