ぎょーむ日誌 2003-08-15

2003 年 08 月 15 日 (金)

• 0620 起床． 朝飯． コーヒー． 0730 自宅発． 晴． 0740 研究室着．
• 学校に来てから， ねむくなる．
• 通称 ``Blast'' なる TCP 135 番 port 経由 Remote Control Procedure (RCP) virus が猖獗をきわめているよーで …… いかにも， といいますか． しかしまあ， どうしてこう簡単にぶち破られるのかねえ． ここ A 棟 8F 闇ネット内は安全なハズ． しかしその計算機そのものを運搬してる連中は危険かもしれんな．
• なンとなくなしくずし的に関与の度合いを深刻化しつつある 苗場山問題にとりくむ …… サラワクにいる中静さんのコメントあれこれきたもんで． とりあえず解析の第一段階に関する補足説明をひととーり書いて 送ってみる． ああ， ますます「イラク派兵」 などとよけーなことを言いだしてしまって後悔している 首相のごとき状況なのかも (われながらこの比喩表現らしきものの趣旨不明)． 時刻は 1100．
• 机の上でひどく散らかっている紙切れのたぐいを片づけてみる． 何か作文しないといけなかったのかも， というような紙切れを発掘してしまった．
• それはあまり読みススまずに午前終了． 北大構内走． 曇天で涼しい． 昼飯．
• 御子息が北大理学部に在籍中の甲山さんから情報． ほほー， すでに前期期末試験を終えた一年生たちは 8-9 月は休みでヒマ． これはアルバイト人員発掘の機会ですな． さーて， どうしよう …… ちなみに北大事務のよくわからぬ基準の定むるところ 一年生は 8 時間働いてもらっても 6422 円なのだな (このハンパな額は何のつもりか)． 単純計算すると時給 800 円ぢゃん …… まあ， そのへんはてきとーにやればいいわけだが．
• お盆ぼけなのか， 昼飯くったら眠くなる． 眠気でますますススまんので， お茶部屋でコーヒー淹れて飲んでみる． これは意外とキいて眠気が去っていった．
• で問題の文書読んでみると特にコメントすることもないような …… えーい， なにやってんだ．
• ぱいぷ樹木の地下部モデリングの続きに着手すべきなんだろうが …… 着手するのはちょい不安な気もするので， 本日の残り時間は R の練習でもしますか．
• で， R 本みながら R つかってみたり， Perl 黒豹本通読してみたり． プログラミングの狂気もよろしいが， こういう整理整頓された世界の 名所めぐり的な観光旅行も楽しいものだ．
• お， やはり苗場山メイルがきたな， と思ったら …… 中静さんのほうからでした． これまたやはり，というか現状維持意見． まあ， それで通るんなら悪くないとは思う． たしかに統計学使用のてきとーなる生態学の中にあって 植物関係はとくにアレかもという現状認識は肯定する．
• 2010 研究室発． 2030 帰宅． 体重 72.0kg． 晩飯．
• 電話代 1900 円． 電気代 1398 円．
• [今日の素読]
  • Salsburg, D. 2001. `` The Lady Tasting Tea -- How statistics revolutionized science in the twentieth century''. Owl Book.
  • Chapter 7. Fisher Triumphant
    • The Fisherian versus the Pearsonian view of statistics
  • Pearson viewed the distribution of measurments as a real thing. In his approach, there was a large but finite collection of measurements for a given situtation. Ideally, the scientist would collect all of these measurements and determine the parameters of their distribution. If all of them could not be collected, then one collected a very large and representative sebset will be the same parameters of the entire collection. Furthermore, the mathematical methods used to compute the values of the parameter for the entire collection can be applied to the representative subset to calculate the parameters without serious error.
  • To Fisher, the measurements were a random selection from the set of all possible measurements. As a result, any estimate of a parameter based upon that random selection would, itself, be random and have a probability distribution. To keep this idea clear from the idea of an underlying parameter, Fisher called this estimate a ``statistic.'' Modern terminology often calls it an ``estimator.'' Suppose we have two methods of deriving a statistic that estimates a given parameter. For instance, the teacher who wish to determine how much knowledge a pupil has (the parameter) gives a group of tests (the measurements) and takes the average (the statistic). Would it be ``better'' to take the median as the statistic, or would it be ``better'' to take the average of the highest and lowest marks in the group of tests, or would it be ``better'' still to leave off the highest and lowest marks and use the average of the remained tests?
  • Since the statistic is random, it makes no sense to talk about how accurate a single value of it is. This is the same reason it makes no sense to talk about a single measurement and ask how accurate it is. What is needed is a criterion that depends upon the probability distribution of the statistic, just as Pearson proposed that measurements in a set have to be evaluated in terms of their probability distribution and not their individual observed values. Fisher proposed several criteria of a good statistic:
    • Consistency: The more data you have, the greater the probability that the statistic you calculate is close to the ture value of the parameter.
    • Unbiasedness: If you use a particular statistic many times on different sets of data, the average of those values of the statistic should come close to the true value of the parameter.
    • Efficiency: Values of the statistic will not be exactly equal to the true value of the parameter, but the bulk of a large number of statistics that estimate a parameter should not be too far from the true value.
• [今日の運動]
  • 北大構内走 1240-1310． ストレッチング．
  • 腹筋運動 30 × 3 回．
• [今日の食卓]
  • 朝 (0640): 米麦 0.7 合． ピーマン・マイタケの炒めもの．
  • 昼 (1330): 弁当． 研究室お茶部屋． 米麦 0.7 合． ピーマン・マイタケの炒めもの．
  • 晩 (2130): スパゲッティー． 永谷園のすぱ用ふりかけ．