ぎょーむ日誌 2003-07-04

2003 年 07 月 04 日 (金)

• 0730 起床． 朝飯． コーヒー． 0850 自宅発． 曇． 0900 研究室着．
• サボタージュしてるわけでもないんだが， 夜までかかってデータ解析節の一番面倒な部分， 直径成長の推定に関する副節を書き上げる． 文章だけで合計一週間ちかくかかってるのは， まあいろいろと新機軸を説明する工夫が必要だったわけで …… というのはいいわけにならんかな?
• あれこれ断片はぎょーむ日誌既出のものばかりなんだけど …… たとえば環境の良い悪いをあらわす順序変数の組み合わせについて． 説明文の中にうめこむ記号例生成プログラムは， こういう楽しいパターン
  • (0)(1)(2)(3)(4),
  • (0+1)(2)(3)(4), (0)(1+2)(3)(4), (0)(1)(2+3)(4), (0)(1)(2)(3+4),
  • (0+1+2)(3)(4), (0+1)(2+3)(4), (0+1)(2)(3+4), (0)(1+2+3)(4), (0)(1+2)(3+4), (0)(1)(2+3+4),
  • (0+1+2+3)(4), (0+1+2)(3+4), (0+1)(2+3+4), (0)(1+2+3+4),
  • (0+1+2+3+4).
  をどんどん出してくれるんだけど， さてこれと統計学的データ解析を結びつけて説明するってのは …… 多少の工夫がいる． Appendix にこのへんを分離して， まずは {0, 1} の場合かんがえましょう， 可能な組み合わせは (0)(1) と (0+1) だけで， それぞれの configuration の尤度が …… とハナシをすすめたり．
• で， これに加えて
  • 樹種ごと・年度ごとに異なる 確率論的直径成長速度モデルのパラメーター群．
  • 樹種ごと・年度ごとに異ならない 人間の測定誤差
  という， はやりの概念でいえば mixed model (やっぱりこの語はしっくりこない) の nested 推定 (これは久保造語 …… と思ったら google で 28 件みつかった)． これは具体的な関数型をだすとめんどくさそうに見えてしまうので， 内容をはしょらないように気をつけつつ うまく抽象化して説明してみせないといけない．
• あとふたつほど確率論的モデル説明の副節が必要だけど， これはまあ直径成長ほどややこしくはないんで．
• 皮肉なことに …… これほどまで努力を傾注している直径成長のモデリングではあるけれど， じつのところ樹木をめぐる生態学を考えるときに， これがそれほど重要なものなのかどうかは疑問だ． むしろ死亡に関するモデルの詳細なんかのほうが， 個体にとっても集団にとっても甚大な影響があるだろう． しかしながら， 死亡という現象に関してはどんな森林であっても観測データが少ない (樹木はなかなか死なない) ので詳しいモデリングはできず， 相対的に大切ではない直径成長に関しては あれこれいろいろな要因を考慮した 定式化と統計学的推定が可能になっている．
• いつものごとく進捗部分をアップロードし， ひと区切りついたのでプリントアウトも発注者の浦口さんに提出して撤退． 1940 研究室発． 1950 帰宅． 体重 71.4kg．
• [今日の運動]
  • 北大構内走 1245-1315． ストレッチング．
  • 腹筋運動 30 × 3 回．
• [今日の食卓]
  • 朝 (0820): 米麦 0.7 合． トマト． キャベツ・油揚・煮干の味噌汁．
  • 昼 (1330): 弁当． 研究室お茶部屋． 米麦 0.7 合． コマツナ・マイタケ・コンブのあえもの．
  • 晩 (2100): ひやむぎ． キャベツ・油揚・煮干の味噌汁．