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小出監督の本 「マラソンは毎日走っても完走できない―「ゆっくり」「速く」「長く」で目指す42.195キロ」

ステマじゃないけど、これは素晴らしい名著。

マラソンは毎日走っても完走できない―「ゆっくり」「速く」「長く」で目指す42.195キロ (角川SSC新書)

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いや、このとおりやって結果が出てからじゃないと名著といえないかもしれないが、
現時点でも名著といえる。日々の練習で力がついていると感じる。
これをもとに練習していくことにする。


本の内容を一言でいえば、「記録を伸ばすには、追い込む練習をする」ということ。



簡単にまとめると、追い込む練習(スピード練習)は4種類
  • インターバル走:ジョギングと全力を交互に繰り返す。
    • 自分だったら、1キロ全力(5分30秒)+ 200m(90秒くらい?)
  • レペティション:完全な休憩(or 歩き) と全力を交互に繰り返す。
    • 1キロ全力で走り、完全に休む。呼吸が整い次第、また1キロ全力で走る。
  • ビルドアップ走:スピードを徐々に上げていく。
    • 5キロなら、最初はいつもより遅く(キロ7分)、途中はふだん(キロ6分)、最後の1,2キロは全力(キロ5分45秒くらい?)
    • 自分のペースをつかむ
  • ペース走:出場するレースの理想ペースで走る。
    • 短い距離、短い時間しか練習できないときはペース走
    • 2キロだけのときは11分、キロ5分30秒ペースで
    • インターバル、レペもこれを基本にする
    • ペースを体に覚えさせる。
  • LSD:これは追い込まない練習
    • ゆっくり走る日も必要。
    • キロ7,8分。ウォーキングでもいい


自分のスケジュールの中で、やりやすいトレーニングをいれていこう。
というわけで、自分なりのモットーと練習メニュー・スケジュール
  • とにかく無理をしない。怪我をしたらどうしようもない
  • ポイント
    • 目標は2016年3月の10キロ
    • 週4日
    • 追い込むのは週2回
  • 負荷をかける、かけないの波をつくる。練習の間をあけすぎない。
  • インターバル:3本は1キロ全力走を入れたい。今はリハビリ時期なんで、1月中旬までは2本でよしとしよう。
  • ビルドアップ:10分ジョグ、5分ごとにペースアップを15分。上げるペースを決めておくことが重要。
  • 普段の練習でも、坂道の多いコースを選んだり、「あの電柱まで全力」のようにメリハリをつける。
  • リハビリ
    • 週3日:インターバル5キロ2セット、ビルドアップ8キロ、ジョギング5キロ、水曜or木曜にビルドアップ30分
  • 10キロ50分
    • 週4回:7割インターバル、ビルドアップ15キロ、ジョグ、水曜にビルドアップ
  • まずは安定して練習できること。ハーフのメニューは先延ばし。
    • ハーフは週4回:ビルド15~25キロ、ビルド10キロ、ビルド15キロ、ジョグ

こんな感じでやっていきます。

まずは千葉マリンマラソンの10キロに登録しました。そこで55分を切ることを目標にします。
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TOEIC 詳細(カッコ内は平均)


Listening
短い音声の基本文脈 94(73)
長い音声の基本文脈 86(67)
短い音声の詳細   95(75)
長い音声の詳細   93(70)

+ 依然、part3, 4が弱いということ。つってもシャドーイングをするのがいいと思うので今の練習を続ける。


Reading
情報推測      94(53)
情報理解      67(44)
情報関連づけ    77(50)
語彙        87(61)
文法        87(62)


+ part7が弱い。まあ15問くらい塗り絵したんだから当たり前。
+ part7の勉強法はいまだに迷い中。迷って何もしないのが最悪なので、まずは朝日のを詳しく復習してから、解きなおそう。


以下のページを参考にさせていただいた。感謝
http://enjoylifeinenglish.blog112.fc2.com/blog-entry-360.html
http://enjoylifeinenglish.blog112.fc2.com/blog-entry-361.html


線形混合モデルと潜在成長曲線モデルは同じものらしいが、どうもよくわからないので、Rで実行してみて、結果の数値が一致するところから調べて勉強してみる。
⇒ 結論:まだよくわからない。
モデルの指定の仕方がおかしい気がする。lmeは欠損値に強いらしいので、うまく使って、個人のデータを入れて時間経過後の予測ができるようにしたい。


# データフレームをつくる
dat <- data.frame(
  g1 = c(8, 11, 9, 7, 8, 15, 8, 9, 8, 15, 3, 9, 11, 13, 10, 13, 13, 11, 8, 8),
  g2 = c(14, 17, 16, 10, 22, 22, 16, 12, 14, 17, 15, 14, 16, 21, 20, 22, 16, 17, 13, 12),
  g3 = c(16, 20, 20, 19, 28, 30, 25, 25, 24, 14, 15, 21, 18, 28, 25, 23, 23, 23, 18, 15)
)
library(reshape)
sbj <- paste("sbj", 1:nrow(dat), sep="")
dat2 <- data.frame(sbj, dat)
datl <- melt(dat2, id.vars="sbj")
library(lme4)
fitlme <- lmer(value~variable + (1|sbj), data=datl)
summary(fitlme)
小塩先生の潜在成長曲線モデルの例をlavaanパッケージでやってみる。
勝手に感謝。
lavaan公式の通りやったら超簡単にできたんですけど。どういうことなの。。。

####
# lavaanパッケージ読み込み
library(lavaan)
# データフレームをつくる
dat <- data.frame(
  g1 = c(8, 11, 9, 7, 8, 15, 8, 9, 8, 15, 3, 9, 11, 13, 10, 13, 13, 11, 8, 8),
  g2 = c(14, 17, 16, 10, 22, 22, 16, 12, 14, 17, 15, 14, 16, 21, 20, 22, 16, 17, 13, 12),
  g3 = c(16, 20, 20, 19, 28, 30, 25, 25, 24, 14, 15, 21, 18, 28, 25, 23, 23, 23, 18, 15)
)


# モデル生成
# 切片を固定し、傾きを0,1,2とする。
model <- ' i =~ 1*g1 + 1*g2 + 1*g3
           s =~ 0*g1 + 1*g2 + 2*g3'


# あてはめ
fit <- growth(model, data=dat)


# 結果表示。小塩先生のspssの結果と完全に一致する。
summary(fit)


#########
# 例2
# データ読み込み(大本は小塩先生のデータだが、いまだにRですんなりxlsを読めないのでcsvにさせていただいた)
dat2 <- read.csv("http://eau.uijin.com/about/datasets/data_IQ.csv", header=T)
names(dat2) <- tolower(names(dat2)) # 変数名を小文字にする。自分が打ちやすいというだけ



####
model2 <- ' i =~ 1*w1 + 1*w2 + 1*w3 + 1*w4
           s =~ 0*w1 + 1*w2 + 2*w3 + 3*w4 '
fit2 <- growth(model2, data=dat2)


# 結果
summary(fit2)


####
model3 <- ' 
  i =~ 1*w1 + 1*w2 + 1*w3 + 1*w4
  s =~ 0*w1 + 1*w2 + 2*w3 + 3*w4
  # iq~week covariance
  i ~ iq
  s ~ iq
'
fit3 <- growth(model3, data = dat2)



# 基本的に同じ結果
summary(fit3)


結論:やっぱりRとlavaanはすごい。
ハーフマラソン後の足の裏の痛みが治まらないので整形外科に。
骨に異常はないので、炎症が治まるまで安静にしているようにとのこと。

それはいいんだけど、原因は足の裏の横のアーチがない、ようは偏平足だかららしい。
まだギリ外反母趾じゃないが、もうすぐなりそう。
で、インソールの購入を勧められた。

そのお医者さんによると、mizunoのソルボというとこのが良いそうだ。
ウォーキングやランニングのほか、トレッキング用もあるみたい。

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あと、ランナー障害を説明してくれてるサイトを見つけたので自分用に貼っておく。
このサイトによると、過回内・過回外という状態だそうで、フォームソティックスとかいう矯正インソールを使うべきだとか。まあ正直言ってどうみても宣伝用のサイトとしか思えないが。。。
結構高そう、と思ったら5,000円くらい。買いたくなるような絶妙の値段設定ですね。。。
とりあえずミズノの安いから試してみよう
プロフィール
HN:
tao
HP:
性別:
非公開
職業:
会社員
趣味:
アウトドア、自転車、ジョギング、英語学習
自己紹介:
・千葉在住のサラリーマンです。データ分析っぽいことが仕事。
・今年英検1級取得。今はTOEIC高得点を目指して勉強中。
・興味のあることは野球、アウトドア、英語学習、統計、プログラミング、PC関係などなど。
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