獨斷論

리코더를 연주하다보면 손가락을 하나만 잡고 연주하는 음표가 나오는 경우... 알토는 '솔' 그리고 소프라노는 '레'... 리코더가 흔들린다. 또한 엄지를 매우 빠르게 움직여야 하는 경우...첫옥타브에서 두째 옥타브를 넘나드는 악보를 연주하다보면 리코더가 막 흔들리기 시작하고 엄지도 움직이지 않는데 이것은 모두 리코더를 잡는 방법이 잘못되었기때문이다. 리코더는 왼손에 무게를 두어서는 안된다.리코더는 오른손 엄지와 입술에 무게를 두고왼손을 자유롭게 움직이게 나둬야 한다. 이를 위해서는 아래와 같은 연습이 필요하다...오른손 검지(4번)와 새끼(7번)와 엄지로만 리코더 구멍을 막고, 리코더를 잡고 세로로 세우거나 가로로 눕히기를 했을때 리코더를 손에서 빠뜨리거나 흔들리지 않도록 연습해보자.

http://dogmas.tistory.com/409에서 데이터축소(data reduction)는 주성분분석(PCA, principal component analysis)에 해당되고 구조검출(structure detection)은 인자분석(factor analysis)에 해당된다고 하였지만 SPSS에서 메뉴는 오직 Factor Analysis 밖에 없기때문에 여기 제목이 데이터축소를 위한 인자분석이라고 달아 놓았다. 이제 우리가 실행하려는 문제를 알아보자. 자동차회사에서 자동차판매량에 대한 조사를 하려고 할때 변수가 너무 많아 어려움을 겪고 있다고 가정하자. 이때 데이터가 가진 정보는 그대로 유지하면서 변수의 갯수를 줄인다면 효과적으로 분석을 실행할수 있을 것이다. 이때 사용할수 있는 것이 Factor ..

Factory analysis는 우리말로 인자분석 또는 요인분석이라고 하고, principal component analysis(PCA)는 주성분분석이라고 한다. 이들 분석의 주요한 목적은 데이터의 차원 즉 서로 의존적인 변수의 갯수를 줄이는데 그 주요한 목적이 있다. 변수를 줄이는데 사용되는 방법은 주로 linear combination을 이용하는데 linear combination으로 나온 새로운 변수 즉 잠재변수(latent variable)들이 선형독립이면 PCA라 말하고 latent variable이 선형독립이 아니면 factory analysis라고 말한다. 따라서 factor analysis으로 나온 latent variable은 실재로 존재할수 있는 변수이지만 PCA로 나온 latent v..

알토리코더는 좀 커서 '도' 아래 낮은음 내는게 버겁다.특히 오른쪽 새끼손가락을 사용하려면 손에 쥐나기 마련..이건 연습을 충분히 해서 손가락을 리코더에 익숙하게 해야한다. ㅋㅋ아래 연습곡은 오른손 아프게 만드는 알토리코더 연습곡 ^^

연습곡 1과 비슷한 형태이다. 16분 음표 연주를 목표로 하는 연습곡처음에는 좀 느리게 연습하다가점점 빠르게 하면 결국에는 16분 음표를 연주할수 있을 것이다. 하루아침에 이걸 다 통달한다는건 어려우니하루하루 메트로놈을 조금씩 빠르게하다보면 1달정도 지나서 자신도 모르게 빨라졌음을 느낄수 있다. 아래에 역시 musescore 파일도 첨부했으니 메트로놈이 없는 사람들은 이걸 컴퓨터에서 열어서 메트로놈 대신 사용해도 된다.

리코더 연습곡이 별로 없어서 클라리넷 연습곡을 알토리코더에 맞게 옥타브랑 음 몇개 변경...4분의 4박자인데 처음에는 8분음표로 나가다가셋잇단음표로 나가다가16분음표로 끝남..명곡을 연주하기 위해서는 16분 음표 연주는 기본...메트로놈 켜놓고 처음부터 끝까지 하다보면 결국 16분 음표 연주가 가능하게 됨메트로놈이 없다면 아래 musescore 파일 원본을 올리니 musescore에서 열어서 메트로놈 옵션을 선택해서 play를 하면 가능함...

아무리 찾고 찾아도 정간보밖에 없어서 오선지에 직접 그렸음... 정간보는 볼줄 몰라서리 동영상 음악보고 만든거라 틀린 부분도 많음... 특히 대금으로 연주한걸 서양악보에 표현하려다보니 좀 이상하기도 하고 ㅋㅋ 맞는지 안맞는지는 이걸 참조... https://www.youtube.com/watch?v=F3XQM46ySLc

http://dogmas.tistory.com/393에서 식료품체인점에 대한 이원분산분석(two-way ANOVA)을 실행했었다. 이때 fixed factor만 고려했었는데 이제 식료품체인점 분석에서 random factor를 하나더 고려하여보자. Random factor에 대해서는 http://dogmas.tistory.com/392를 참고하면 된다. 본 사용설명서에서 하고자 하는 분석은 식료품체인점에서 소비하는 돈의 양이 쿠폰의 종류와 누구와 함께 물건구매를 하는지에 영향을 받는지 알아보고자 한다. 그런데 식료품 체인점은 전국적으로 퍼져위치해 있고 이들 체인점에대한 모든 데이터를 가지고 분석을 하지 않고 무작위로 뽑은 데이터만 가지고 분석을 하므로 체인점의 위치를 random factor로 고려하여야..