カテゴリー: 教養・資格

「一つ」「二つ」を「ひとつ」「ふたつ」と読むのは抵抗ありません．そういう訓読みが設定されているからです．一方，これらを「1つ」「2つ」と書くのは抵抗あります．「1」は「いち」で「2」は「に」じゃないかと．お前も漢字のように音読みと訓読みがあるのかと．同様に「一日」を「ついたち」と読むのは良いですが，「1日」は「いちにち」と読みたい．「一人」を「ひとり」と読むのは良いですが，「1人」は「いちにん」と読みたい．どこかに共感者いないかしら．気持ち悪さとしては，「一石二鳥」を「1石2鳥」と書くみたいな感じ．いや，それはザコシショウばりに誇張しすぎたか．「第一人者」を「第1人者」と書くみたいな感じ．うん，これは近い．「四半期」を「4半期」と書くみたいな感じ．うん，いいね．

簡単なことを難しそうに話すには専門用語，特に横文字を使うのが効果的．といった思考と戯れているとき，まさにその良い例が思い浮かびました．が，その例示をしようにも，それをなんて言うのか，思い出せません．肝心のその用語が咄嗟に出てこないこの状況，遺憾すぎます．仕事でも私用でも全く使っていませんが，乱数を使ったシミュレーションのことです．5～6文字だった気がする．雰囲気，キリッとした感じじゃなくて，モワッとした語感だったはず．

モルワイデちゃう，それちゃんとした面積で表した地図の図法．キルヒホッフちゃう，それ電圧とか電流の合計が同じになるとかいう法則．アボガドロちゃう，それ1molの分子数を表す定数．マハラノビスちゃう，それ標準偏差で正規化した距離．オストワルトちゃう，それ窒素だかアンモニアだかを合成だか分離だかする方法．モラトリアムちゃう，それ猶予期間．ガウシアンちゃう，それ正規分布．モンテカルロちゃう，いやそれやん．

スマホで「雨が降り始める」が変換候補に出てきませんでした．日本語がおかしいのでしょうか．確かに「降る」は自動詞で「始める」は他動詞，これが合体しているのはおかしいということでしょうか．と思って検証したところ，他動詞他動詞の「振り始める」や自動詞自動詞の「降り始まる」は出てきました．そーいや以前，「PCを立ち上げる」という日本語はおかしいとの主張をどこかで見かけました．他動詞で揃えるなら「PCを立て上げる」，自動詞で揃えるなら「PCが立ち上がる」だろと．何が正しいのか判りませんが，世の中で一般的に使われていて自分が納得できる表現を使っていきたいと思います．ニホンゴムズカシデースネ．

録画を観ようとしたその刹那に目に入ってきたリアタイの実写，途中からでも観ちゃいます．林修のニッポンドリルでJR山手線の歴史の話．渋谷が若者の街になったのは，東急が沿線に学校を誘致したから．そして109は東急の当て字説．新宿に高低差があって高層ビルが多いのは，関東大震災で棲家を失って下町から移住してきた人が多くてオフィスビルのニーズに応えるため浄水場を潰したから．上野を人用にするために貨物用に秋葉原ができて，水運の要所でもあったから市場ができて，娯楽のラジオが戦争で壊れて，修理のための部品を売る店が集まって，電気街になってPCやらサブカルやらへ．新橋がサラリーマンの聖地になったのは，闇市が都市開発で集合テナントになって安く飲める店ができたり，工事現場に来た狸のために作った小屋で飲むようになったのが増えて飲み屋街になったから．上野新橋がなかなか繋がらなかったのは既に建物が密集していて用地買収が難しかったり汽車の煙に対する反対運動が多かったから．それを解決するのが高架線．ちょうど汽車から電車になる時期だったのも追い風．当初の東京駅は城みたいな和設計だったけど，設計した外国人が帰国することになったため，めでたく当時シャレオツwktkな憧れの西洋風にできた．とかとか，いろんな雑学が入ってきました．しかし悲しいかな，数日経つとすっかりその内容，忘れちゃうのよね．ってことで，憶えているうちに覚えた分を書き出してみました．

春眠，暁を覚えず．処処啼鳥を聞く，夜来風雨の声，花落つること知る多少．という五言絶句『春暁』ですが，似た詩で春夏秋冬を詠うものがあった気がします．『枕草子』でした．春はあけぼの，夏は夜，秋は夕暮れ，冬はつとめて．別物なのに春の類似度高く，脳の近いところに格納されている感あります．

「思い立ったが吉日」という諺がありますが，言い回しに亜種がある気がして，折角だからと消費税3%時代に買った国語辞典を引きました．「思い立つ」の語に載っていたのは「思い立つ日が吉日」でした．最初，「吉日」を引きました．と，一瞬，アメリカ合衆国の州の位置を記した地図が目に飛び込んできました．こういう偶然でいろいろ知れるのが紙辞書の良いところですよね．よく見たら，アメリカの地図ちゃいました．「牛肉」の補足として載っていた部位名の図でした．

社外講師によるリモートの研修，最終日の今日は回帰分析．諸々の条件から家賃を推定するケーススタディでした．Excelの分析ツールで回帰分析をし，重相関R2で推定性能を評価したり，P値を視て説明変数の取捨選択をしたり．推定性能が下がっても説明変数を減らした方が良いのか？の問いに対して，それはオーバーフィッティングだとか．話題の全てがこれまで独学でこなしてきた私を肯定してくれる感じで良い気分でした．