ぎょーむ日誌 2003-05-12

2003 年 05 月 12 日 (月)

• 0820 起床． 朝飯． コーヒー． 0900 自宅発． 晴． 0910 研究室着．
• にせアカマツ再編成． 最後の conclusion 周辺に関して， 小林さんの御意見をうかがいつつも 手前勝手に単純化して make upload． そのあたりを説明する作文やってみる．
• 自分ではあまり書く必要があるとは思えない (しかし読者の一部は読みたいんであろう) 他の樹木モデルに関する簡単な説明を追加していく． Roux et al (2001) の分類空間をながめつつ， 人気度も加味して LIGNUM, CROBAS, TREGRO を 「いろいろあります」 の代表候補としてみる． さて．
• 昼飯くって 1300 より 講座セミナー． 今日は M2 森君のシウリザクラの マイクロサテライト配列を使った親子判定の話． 1500 ごろ終了．
• 来週の苫小牧演習に関する相談． 私はやはり月曜日から木曜日まで全参加ということになりそうで． なんか話さんといかんし．
• 小菅君の ユキザサ 隠匿データをみる． 今日わかったことあれこれ．
  • 地下部は二叉に分裂しうる
  • むかしの地下部から地上部がでることがある
  • 二年目以降も葉の枚数が 1 でありうる
  • 種子は発芽するまでに 1.5 年以上かかる
  などなど
• 次は赤坂君統計学問題． R の glm だけで問題を解こうとすると， けっこう面倒だ． 難問なのでかとーさんもまきこんで検討する． 面倒のカギは (いまだよく理解していない) 対比行列 (contrast matrix) の決定と適用にある …… けれど， これについては今日も頓挫した．
  • 3 水準以上の名義変数を使った場合， 自動的に導入されるダミー変数の挙動をよく考える
  • summary.glm を解読したところ， ここで係数推定値に対して 自動的に適用される怪しげな検定は やはり Wald 検定であった (最尤推定値近傍における放物近似を敷衍) …… その意味するところと 限界をよくよく検討せんとかなり危険
  • すぐにど忘れする手法: 複数の glm オブジェクトの比較でなんとなく使われるのは anova(glm1, glm2, test = "Chisq") というような …… つまり分散分析といっても， 生態学者がむやみに使うあれは狭義のもので， anova の test としては
    • Chisq: 尤度比検定……二項分布・ポアソン分布
    • F: F 検定…… Gaussian 分布，quasi- な分布
    • Cp: Mallow's index…… (residual deviance) + σ² DF というような AIC にちかいもの
    などがある． see also: anova.glm, stat.test
  • 今日のかとーわざ: 線形モデル (定数) + β × (連続変数) において， βだけ水準間でかえたい場合は glm(1 + f:x)
• ようやくひとくぎりついてお茶部屋にいくと， 会社帰りの井田君と M2 西村さんが植生解析ハナシをしてたので， なんとなくそれに介入してしまった． あるていど以上に複雑な群集 (植物+動物) を調べるには三層以上の neural network が有用ではないか， と気づいた． 便利というだけでなく， 生物間の相互作用みたいなのもこれで勘案できるんでは， と． 学習させたネットの妥当性もチェックできるし． あやしげな「予測」すらできる．
• つまり多変量解析みたいなのが利用される状況 …… 要因が乱雑でかつ極端に現象論的なモデリングの許容されうる スケイルの問題においては， こういう方向性もありかと．
• ひさびさに統計学コンサルタントじみたことで半日以上を 費してしまった． 2250 研究室発． 2310 帰宅．
• [今日の運動]
  • で， 今日も運動してない …… やはり昼飯前の時間を使うべきだな
• [今日の食卓]
  • 朝 (0830): 「北欧」バゲット．
  • 昼 (1510): 「北欧」ベイグルチキンサンド．
  • 晩 (2400): 米麦 0.7 合． 納豆． コマツナ・タマネギ・マイタケの炒めもの．