January 2010
さて、今日は、荷物を整理してマイクを探す
業務連絡 田地さんとよしかわさんが、非常に有益なコツ？をコメント欄にて披露していただいておりますので、読んでおいてくださいね。特に口未練がまだまだあるかたが、参考になりそうです。 ＊＊＊ マイクを紛失中なので、今日は荷物を整理します。マイクで音声でコメントをできたらよいかと思うからです。 逆説的ですが、私にとって英語というのは、どうでもよい存在だということを思いました。 すでに当たり前のようにしゃべっているし、聞けるし、読めるし、書けるからです。でも、私にとってどうでもよい英語だから、皆さんに教えたいという気持ちです。 非常に、変な感情かもしれませんね。 例えばですよ。皆さん、あなたの友人がお金を燃やしているとする。絶対とめますよね。なぜとめるんでしょう。どうでもよいではないですか。あなたのお金じゃないんだから、あなたにはかかわりがない。 これと同じような気分です。私にとって英語はどうでもよいことであるーー＞自分にとってはどうでもよいことだからこそ、他の人にも、ここまでのレベルに達することで、人生の時間を浪費せず、楽しい日々をすごしてほしい、、、 という感覚です。 だから、他のアプローチが気になることがあります。だって、口の動かし方とか、舌の動かし方を何ヶ月もかけて練習するようなアプローチだと、その人たちの人生の時間が無駄になるわけです。それは、私にとって、人がお金を燃やしているのと同じです。 これは語彙に関しても同じです。語彙というのは、基本の語彙はあるけど、それ以上の難易語は、覚えようとして覚えるべきではないのです。基本の単語は知っているべきですが、それでもって、聞きながら、あれ？今のはどういう意味？調べてみよう、、、という感じで、集めていくものです。 人の顔をおぼえるのと同じです。新しい同僚ができた。2回ぐらいみると、顔も覚えるし、名前も覚える。 そんな感じで覚えるのが語彙です。 もちろん、語彙を覚えるのが楽しい人は、今の勉強を続けるべきでしょう。読むなかで出てきた語彙を覚えるというのもいいです。それは使っているなかで覚えるということですから、正しいやり方です。 でも、絶対やってほしくないのは、語源を覚えるというやりかたです。無駄です。DEMが人という意味だといって、ね、DEMOCRACYのDEMでしょ？といわれても、「？？？」じゃないですか？民主主義の民が人だからですか？じゃあ、DEMOLITIONは？DEMONは？ぜんぜん、あてはまらんでしょ。絶対やってほしくない、、、といいながら、どうせやらないでしょ、、面倒すぎて、、、という確信はありますから、書く必要ないか。 どうしても、、というならば、スペイン語とかフランス語を始めてみてください。フランス語なんて、発音が難しいと思うかもしれんけど、あんなんは、ただ単に首の根元で全部いってりゃ、通じるんです。鼻声だと思っているから聞こえないだけ。 参考：Edith Piaf Interview を鼻声じゃなくて、喉声だと思って聞いてみてください（あと、ボンボンという感じのリズムを意識）。 http://www.youtube.com/watch?v=C8js8tMdpKw スペイン語もフランス語も、半分ぐらいの単語はすでに英語に似たものがあるので、覚えやすい。そして、英語にない単語は、ラテン語だったりしますから、それを覚えていくと、今度は英語でも同じラテン語が使われているので、英語で難易語だと思われていることを覚えることになります。 今、同僚でギリシャの人がいるんだけど、え？こんな難しい言葉？と思えるような英単語、特に医学用語みたいなのを良く知っています。多くがギリシャ語が語源だそうです。 それでは、荷物の整理をしたいと思います。引越したばかりなので。 PS 大学時代の親友に、機関銃英語読めやと言ったら、いらんと言った。その答えが一流であった。もう英語分かるから、、というのだ。やつは、ずいぶん長い間国際協力の分野で仕事をしていて、英語は当たり前のように使ってきているのだ。もう聞こえているのである。だからイランという。 これはひさしぶりに私が気にいった反応だった。日本人は日本人としての英語があってもよい、、というような答え方が多い中、 すでに英語が聞けるのだから、イラン、、、と言ったやつの答えに私は「あっぱれ」と思った。
KELLY CLARKSONの歌の動画でRのときの舌の位置、形、動きを観察＝英語喉が正しい！
Rを発音するのに、舌を動かす必要はありません＝英語喉。首の底のあたりをごろごろと鳴らすだけです。 http://www.youtube.com/watch?v=f0T3WAbU6tg （アメリカから見る場合） http://www.youtube.com/watch?v=o_fYZnymJDs （日本から見る場合、、すぎたまさん、情報ありがとう。） Kelly Clarkson - Already Gone 0: 59 It doesn't matteR 1: 28 make you wanna cRy 2: 25 alReady gone 2:29 alReady gone 2:39 alReady gone 2:52 alReady gone 3:05 alReady gone
ブログ訪問者が一日１０００人を越えだしました、、、と統計モデルの話
このうちの３０％ぐらいは、統計学関係だと思うのですが（www.estat.usのほう)、多くのはこのブログです。 不思議なことにGOOGLEで英語発音と打ってもたどりつけない英語喉ブログなんですが、なんででしょうね。 http://www.google.com/search?hl=en&source=hp&q=%E8%8B%B1%E8%AA%9E%E7%99%BA%E9%9F%B3&aq=f&aql=&aqi=&oq= これは決定的な弱点かもしれない。リンクのほうよろしくお願いします。 右から２番目がこの火曜日の結果ですが、これまでで最高の１１３０人でした。HITSという統計でみると、その４倍ぐらいです。一人につき、平均４回ぐらいクリックして、過去のBLOGなどを読んでいただいている、、、ということ？あるいは４回ぐらい見てくれているということかな。 www.estat.usのほうは、統計学とデータ分析について、私の１５年ぐらいの経験をシェアしています。 私がよく知っている統計モデルはHLMとRASCH MODELです。統計モデルを説明するときは、自分も昔は分からなかったのだが、何が一体分からなかったのか、、、という根本的のところを意識して、説明を書いています。根本を考えていくと、私が統計学がわからなかった理由は二つ。 １．私が授業でとっていた統計モデルには、PARAMETER ESTIMATESの部分と、統計テストの部分があり、教授が説明している９０％は後者（エラーの求め方）。この二つの領域の違いがよくわからなかった。教授がASSUMPTIONがどうのこうのと連呼するが、それは統計テストに関すること。この違いが分からなかった理由は、教授たちが、私がこの違いに混乱しているということを知らずに、教えていたことだろう。 あ、思いだした、大学院1年のとき、SEM（STRUCTURAL EQUATION MODEL)を教えるのに、「みなさん、すごいですよ、SEMはPREDICTORが相関しててもよいんですよ」と、、、とものすごくうれしそうに、スマイルしていた。分からんちゅーんじゃ。もちろん、今は分かる。さすがに。このアメリカ人の先生は、「自分の授業の目的は皆さんにやる気を与えること」と言っていて、なんか授業の最初にユーモアのある話をしていたのだけど、実際の話、やる気があって授業とっているんだから、無駄なことは何もいわんでくれと思って授業をとっていた。 ２．いろいろモデルがあるが、結局は、GENERAL LINEAR MODELの家族の一員であるということ。だから、例えば、HLMとRASCHモデルというのがあるが、HLMをつかってRASCHモデルをすることができる。実際には、それをしない。HLMもRASCHモデルも、それぞれのソフトウェアが、目的によって、使い勝手がよいようにできているため。例えばRASCHモデルは学力テストのスコア化をするために、最も便利にできている。だから理論的にはHLMのソフトを使ってもRASCHモデルはできるのだけど、HLMは、学力テストのスコア化のために開発されたソフトではないので、非常に面倒になってしまう。 統計モデルが分かりにくい理由は、ソフトウェアの存在。HLMというソフトウェアがあり、RASCHのソフトウェアがある。だから、二つのモデルがぜんぜん違うように感じる。私がこの二つのモデルの理解を深めたのは、SASという同じ統計ソフトをつかって両者を試してみたとき。なーるほど、、、これら違うように見えたモデルは、この部分が同じで、この部分が違うんだ、、、と気づいた。それから、わざと、エクセルを使って、手計算的に、ソフトウェアででてきた数値を確認してみることで、理解を深めた。 あ、もう一つ理由があった。どちらのモデルも社会科学の中で出てきた。なにかを計ったりするためには、数理的なことだけでなくて、理論的にどうして、それがよいやりかたなのか？など、賢い議論をして、正当化していく。すると、公式にたどり着くまでにもうわけがわからなくなる。私が統計モデルが良く分かったと感じたのは、SASという統計ソフトのマニュアルを読んだとき。単なるソフトなので、経済学者でも、自然科学でも、社会学でもない人たちがマニュアルを書いているために、逆にいらんことがかいていない。 RASCHモデルが、たかが、LOGISTIC REGRESSION MODEL（OLSについで単純なモデル）だと知ったときは唖然とした。じゃあ、それならそうと言ってくれればよいじゃないか。OLSで独立変数をつかわずに走らせると、小学校でならった平均と同じになる、、、というのを知って愕然とした。なんで、それを最初にいってくれないの？と（実際は、独立変数をSPECIFYしないとPROCEDUREが走らなかったりするからだ、、、走るPROCEDUREもあるが、、、理論的には可能でないといけないのだけど、ソフトウェアを書いた人の気分？で理論的に可能なことが不可能だったりする。） 私は大学で英文科だったのだが、文系だったはずの自分が、なぜ統計やデータをやっているのか、分かりにくいが、アメリカに来たらそうなった。 高校の段階でコースを決めてしまうのは大問題だ。 そもそも、私は数学的なことが好きだというより、コンピュータで、さくっと答えを出したりするという過程がすきなのだと思う。 だから中学高校と、コンピュータを使わずに黒板で数学をされても、好きになれなかった。でも、あの当時、コンピュータプログラミングなどを使って、教えてくれてたら、NEAT!だなあ、という感じで、好きになっていたと思う。しかし、コンピュータなんてまわりになかった。初めてコンピュータを使った・買ったのは26才のときだ。 証明せよ、、、という問題などは、やはりノートに書いて考えると思うのだが、おそらく、こう言っただろう。「その問題は、ギリシャの偉い人によってすでに解決されているのでしょう。なんでわしが証明しないといかんのですか？」と。証明ずみなら、使ってみましょうよ、、と。 紙と鉛筆による受験制度に基づいた文系VS理系の分割は多いに問題あり。