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2018年10月06日

話術の話

今週は依頼を受けて某所で「統計リテラシー」のセミナーを開催しました.本来のわたしのスタイルは実験計画などの事例指導を兼ねて,自らも技術者の一員として一緒に問題解決に挑むというものなので,通常はセミナーなどを自主的に実施することはありません.もちろん,要望があれば,実習形式のセミナーでJMPの操作なども教えたりしていますが,単なるセミナーはあまりやりたくないのです.講演するならば他にもっとうまい人がいるし,そもそも人前で話すのが苦手だからです.よく「そうは見えない」と言われますが,いつも人前で話すのはとても緊張します.
ロバート・ライト(2017)『なぜ今,仏教なのか』早川書房によれば,お釈迦様も「五つの恐怖」の一つに「集会で恥をかくことの恐怖」をあげておられます.この類の恐怖は社交性が高い人間ほど自らの血統の生存競争に有利であったという事実を踏まえると,人前で話すことに失敗することの不安,即ち社会的な将来性に対する不安に対しての遺伝子に組み込まれた本質的な応答なのです.
と,頭ではわかっていても,やはり,講演が終わった後も,言い足りなかったことや,手順を間違えたことなど,あんなこと言わなければよかったという後悔の念に苛まれます.この性分は話すのが苦手だからとずっと思っていたのですが,徳川夢声(2018)『話術』新潮文庫で夢声さんでもやはり講演のあとは憂鬱になると書かれていて,それ以来あんな話術の名人でもそうなんだと知って,気が楽になりました.この徳川夢声という人物,税務署に提出する書類の職業欄に「雑」と記入していたそうです.わたしも名前は知っていましたが,色々なコンテクストで名前が出てくるので俳優だかナレーターかはたまた作家なのか不明で,いわゆるタレント業と思っていました.この本を読んで漫談家というのが一番近いようです.
色々な話し方の本を読んでいますが,その中でも『話術』はわたしにも得るところ多かったです.久米宏が先輩から新米アナウンサーが読むべき本として推薦されたというだけあって,プロの評価も高いことを知りました.久米宏によるあとがきには,乱暴を承知でこの本の結論をまとめるとして,次の三つがあげられています.
1.人間性を向上させる
2.考える力を磨く
3.人の話をよく聴く
話が上手くなるための三つの要件というところでしょうか.よく考えて人の話を聞くことは心がけていますが,人間性を向上させるなどということが果たして可能かはわかりません.シャガールが良い絵を描くなんて簡単なことだ,それは良い人間であればいいのだから,というような趣旨のことを言っていた記憶があるのですが,確かにピカソなどと比較しても技巧的には優れているとは思えない彼の絵は理屈抜きに良いと感じます.確かに,この本にしかとと書いてあるわけではありませんが,夢声さんも上手く話すなんて簡単だよ,良い人間であればいいんだからなどと語っているように思えてきます.
もう一つ,わたしが話し方を勉強するのにやっていることは,声を出してメールを読むことです.メールといっても広告系の類のものが良いです.これをセミナーの1週間くらい前から,セミナーで想定する声の大きさで話します.そのときラバーダッキングならぬこちらの自作のカモの置物に向かってやります.
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厳密にいうとこれはアビという大型の水鳥です.アメリカではルーンと呼び,目が赤く美しく鳴き声に特徴があることでとても人気があります.この置物は凝って作ったので背中のヒナ(この鳥にはそういう習性があります.)が蓋になって中に小物が収納できるようになっています.そういえば,いつだったかのブログでも別のカモを紹介しましたね.少し脱線しましたが,これをやるようになってから人前で話すのが楽になりました.気のせいかもしれませんけれど.皆様も一度お試しください.

それでは本日は簡単ですが.これで失礼します.
タグ:books
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2018年08月11日

台風とJMP

アドインの話の続きを書こうと思ったのですが,同じ話が続くのは避けて本日は台風の話でも.
先日の台風は,合同台風警報センター(JTWC)ではかなり前から上陸はしないとの予報でしたが,気象庁の予報では数日前まで関東直撃でした.個人的にはJTWCの予報の方が当たるような気がしているのですが,まっすぐに関東地方に向かってくるのでどうなるかと興味深く観察していました.結局,JTWCの予報通りになり,何事もなかったように過ぎ去ったわけですが,犬吠埼に最接近した以降の後半の進路は定性的には気象庁の予報に近かったようにも思います.気象庁も予測精度については米軍に引けは取らないのでしょうけれど,台風の進路の長期予報をしてくれないのが難点ですね.おそらく予報が外れ(国民生活に大きな影響が出)ることを恐れているのでしょう.それと,ワーストケースを想定して予報を出しているのかもいるのかもしれません.その予報をもとに市町村が防災対策を立てるので,予報を信じて対策を怠るようなことのないようにという配慮もあるのかと勘繰りたくなります.狼と少年という童話もありますし,おそらく,そのようなことはないと思いますが.
知り合いと話していて,梅雨明けが早かったり,この時期に台風が来たりとどうも季節が早まっているのではないかと言うので,そうかな?と思って調べてみました.今日はその話です.
私の感覚でも台風は9月のものなので,それはなぜかと考えるにおそらく夏目漱石の二百十日にあるのではないかと思い当たりました.このほぼ会話文からなる物語は漱石の実体験に基づいたものだそうで,タイトルの二百十日とは立春から数えて210日目のことで,今年は9月1日になります.この日は台風が来る確率が高い日と言われていて,実際,物語で主人公は台風に遭遇します.おそらくデータに基づいたものではなく台風の備えを怠るなという農家の警戒標語のようなものだったのではないでしょうか.
9月1日に日本に到来するということは発生は8月ということになります.このことをデータをもとにJMPで10分可視化してみます.このブログをご覧になっている方にJMP歴半年未満のかたもいらっしゃるということを最近知りましたので,少し丁寧に手順も書いておきます.
まずデータは気象庁の「台風の統計資料」にあります.ここには統計を開始した昭和26年(1951年)以降の台風の発生数,接近数,上陸数がテーブルで表示されていて,2017年までに記録はCSVフィルでも提供されています.このデータをJMPに取り込むのにもっとも簡単なのは「ファイル>インターネットから開く」でURL入力画面を出して,例えば発生数ならば「https://www.data.jma.go.jp/fcd/yoho/typhoon/statistics/generation/generation.html
を入力することです.「OK」でそのアドレスにあるテーブルの種類が表示されますので,「2017年まで...」のほうを選択して「OK」です.
さて,このJMPテーブルを分析・可視化するにはもうひと手間かけなければなりません.まずは「年間」列は集計値なので削除します.次にデータを名義尺度から連続尺度に変換しますが,ここらへんがノウハウと言うのかもしれませんが,いきなり「列情報」を呼び出すよりも,先に「テーブル>列の積み重ね」を実施しておきます.(もっとも,「列属性の一括設定」を使えばたいした手間の違いはないのですが.)それから尺度を変換して,その際欠測値になったデータに0を入力します.もちろん「列>再コード化」を使ってください.「年」列は名義尺度のままでかまいませんが,「年」という値が入っている行を選択してでそれらを削除します.積み重ねを先に実施しておくと,データフィルタを使わないでも下の方にまとまっているのでこういうときに便利です.同様に接近数と上陸数も加工しておいてから,「テーブル>結合」です.
さて,ここまでくれば後は楽しいグラフ作成のお時間です.グラフビルダーでどんなグラフを描こうか考えるとワクワクしますね.色々トライ&エラーを繰り返しつつ,今回は発生数,接近数,上陸数というデータがあるので,それらを積み上げた棒グラフにしようと思いつきました.そのためには,発生数から上陸数と接近数とを差し引いた数を「その他」と定義して日本に関わらなかった台風の数を計算しておきます.そうするとこんなグラフが描けます.この図で青が接近数,赤が上陸数,緑がその他です.
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一つ注意があって,この「その他」の定義では月をまたいだ台風の活動が正確にカウントされません.ですので,値がマイナスになったりもしますが,平均値にするとそこらの粗は隠れますし,まあ,とりあえず積み重ね棒グラフにしたかったので細かいことは目を瞑ります.この図から読みとれることは,台風の発生は8月が一番多いこと,9月は上陸数は8月と同程度であること,10月は7月並みに台風は発生するけれど日本に関わらないものが多い,などなど.
 これだけでは面白くないので年を読み込みます.異常気象などと絡めるならば別の気象データが必要になりますが,この場では「グループY」にドロップします.水準を三つにしたのがこの図です.
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 どうでしょう.予想に反して,1974年以前と比較して近年(1996年以降)はむしろ9月に台風が多くなっているようです.特に上陸した台風の数は9月の方が多くなっているくらいです.従って,台風に関する限り季節はむしろ遅れていることになります.
 とはいえ,データからは台風は8月のものと言ってもいいようです.とはいえ,私たちの意識では台風は9月のイメージ.この解離はなぜかと気象庁のデータを見ならが考えるに,9月が台風の月と思われている理由を見つけました.中心気圧が低い台風 (統計期間:1951年〜2018年第5号まで)ワースト10が載っていますが,このうち8月上陸は2つ,9月7つ10月が1つとなっています.9月の台風は過去に大きな被害をもたらしたのでそれだけ人々の意識に残っているのでしょうか.
まだまだ二百十日まで間があり,これから本格的な台風シーズンを迎えることになりますが,皆様も対策怠りなきよう.
それではまた.
タグ:JMP
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2018年07月14日

あひる三題


それほど気温が高いというわけではないのですが,日中歩いていると体力を消耗する日々ですが皆様いかがお過ごしでしょうか.PCに向かうのも怠いので今週は暇ネタにしようと思案しつつ,ツイナビを眺めていたら,「あひるが見える人は病院へ」という見出しが目にとまりました.その写真には確かに二羽のあひるが見えます.これはまずい...実はわたしは鴨とかあひるとかの水鳥が好きで観察に出かけて写真を撮ったり,カービングで木工作品を作ったりしています.たまたま昔作った写真が手元にありましたので,始めた手の頃でまだ下手なのでお恥ずかしいのですがこんなのを作ってます.
かも.jpg
胴体に線が入っているのがお分かりと思いますが,ここで二つに別れるようになっていて,頭部が蓋で胴体が小物入れになっている仕様です.色は塗っていませんが,チェリーのブロックを使ったので経時変化で赤くなっています.
さて,このブログとあひるを強引に紐付けると,本書p175のひとやすみで書いた「醜いあひるの子の定理」があります.この定理を命名した背景は定かではありませんが,おそらく渡辺先生はこの世のいかなる差別をも主観のなせるものと看破することを意識して証明されたのではないでしょうか.問題解決の観点から考えると意思決定には主観が必ず入るということが証明されているということです.考えてみれば,仮設検定にも有意水準という主観的な要素が入っている訳で,このことからもF検定で導かれる統計モデルにも主観的な要素が入っていることに気付かされます.
問題解決にはもう一羽あひるがいます.問題をロジカルに考えるときに使う手法のラバーダッキングです.手法と言っても簡単なもので,誰かにその問題について教えることで構造を整理しつつバグや解決法を見出すことです.プログラミング分野以外ではあまり使われないかもしれませんが,何かの問題を考えるときはとても有効な手法です.その誰かはなんでもよく例えば赤ん坊がお風呂に浮かべて遊ぶ玩具のゴム製のあひる(ラバーダック)であってもいいわけです.事実,あのエニグマの解読で有名なチューリングもこのブログ記事によれば,PorgyというTeddy Bearを前にしてラバーダッキングしていたそうですチューリングの不遇な最後を思うに,醜いあひるの子の定理がもう少し早く証明されていればと考えてしまいます.コンピュータ科学に偉大な足跡を残した科学者が,エリザベス2世女王の名をもって正式に恩赦されたのは2013年ですからまだ記憶に新しいところです.
チューリングの場合は講義の練習でラバーダッキングしていたそうですが,このようにプログラミングに限らず,人にものを教える過程でいろいろな粗に気づくことはわたしも常に経験しています.皆様も一度お試しください.
最初に「あひる三題」と名前をつけてしまったので,もう一羽のあひるを探しています.最近どこかで見かけたのですが...思い出しました.あひる本です.Stanを少し勉強しようかと思って松浦(2016)『StanとRでベイズ統計モデリング』共立出版に行き着いたのですが,この本はあひる本と呼ばれています.その理由はお分かりでしょうか?表紙のレゴブロックの構造物があひるだからだそうです.うーんちょっと見えないです.最初のツイナビの写真の方がアヒルに見えました.

三連休暑い日が続くようです.皆様も体調にお気をつけください.それではまた.
タグ:問題解決
posted by Tad at 19:00| Comment(2) | TrackBack(0) | 雑記