ぎょーむ日誌 2003-11-05

2003 年 11 月 05 日 (水)

• 0910 起床． なんと言うか， ですね …… 朝飯． コーヒー． 0950 自宅発． 曇． 1000 研究室着．
• 気がつくと， 一般化線形混合モデル (GLMM) 問題にトラップされている． またしても M2 大澤君シウリザクラ解析がらみで． データ解析ヘルパーから見た 大学院生にはふたとーりに分類できるのかもしれない ……
  1. ほっておくと後がたいへんオーラを発散してる
  2. しばらくほっといても大丈夫だろ感をにじませてる
  うむ， 問題なのは 1. だろうが 2. だろうが， 「最終到達たいへん量」は不変であることだ (この量は個体ごとに異なるけど …… すなわち後述するよーに非線形な混合モデルで表現される)． いましんどいか， 締め切り寸前にたいへんになるか， だ．
• 混合モデルってのはある確率モデルのパラメーターの ひとつもしくはいくつかがまた別の確率論的モデルから得られた， と仮定するモデル． 確率論的モデルのなかで 「無視できんけど関心がない量」 を表現するときに使う． 個体差とか人間の測定誤差とか． 粕谷さんに教えてもらったところによると， これは経験ベイズ的 (empirical baysian) と表現するむきもあるそーで (具体的には 岸野さん とか)． まあ， なんでもいいが．
• R ではこれを nlme ライブラリー中の， lme (確率分布はことごとく Gaussian にしてモデルはひたすら線形) だの nlme (その非線形版) だので扱うそーで．
• なにもかも Gaussian (正規分布) ってのはあまりにも役にたたん， と思ってたんだけど， MASS4 本みてると， 一般化線形モデルを混合モデルにした GLMM も計算できる関数も用意されてる， とわかった．
• ただし混合モデルっつーのはそもそも莫大な計算量を要求するので (尤度方程式を書いてみよ!)， R の中でも扱いは少々めんどーなのである．
  • GLMMGibbs library: 呪われ多重積分を回避するべく Markov Chain Monte Carlo (MCMC) 法を使う --- ただし現時点では CRAN にはない (作者が保守やめたんだろう)
  • glmmPQL 関数 (in MASS library): 罰則つき擬似尤度 (penalized quasi-likelihood; PQL) を使う推定計算法 --- これが良さそうだったんで最初使ってたんだけど， Ripley 御大自身が 「PQL でモデル選択とかやってんじゃねーよ」 と R-help mailing list 上でしつこく威嚇してまわってるのを発見したんで使用中止
  • gee library: McCullagh & Nelder (1989) GLM 本とかにのってる generalized estimating equations (GEE) を計算する方法 --- 使いかたわからずにほうりだす
  • glmmML library: R 上の一般化線形混合モデルぎょーかいの新顔， 定数項ひとつだけ数値積分やって尤度を計算します， という私が以前に Perl とかでやってたのに近い方式 --- なかなか制動むずかしいんだけど， これを使うことに (いわゆる random effect は個体差だけ，なんで)
• で， 使うことになった glmmML の現時点での問題点だが …… 数式オブジェクトの受け渡しがヘン． しょうがないんで， 文字列で渡して as.formula() する (そう，R の如何なる複雑怪奇な操作も文字列操作に必ずや帰着できてしまう， すなわちここが R の「どん底」だ)． それから start.sigma をうまく調節する必要あり． ついでに当然のごとくに stepAIC() とか使えん． これは自作するしかないなあ． いやはやー
• これまたあたりまえのことなンだけど， どの方法をとっても GLMM の推定計算にはえらく時間がかかる．
• 夕方に講座にきた苫小牧 M2 堀田さんに 「久保さん，顔色わるいですよ」と指摘される． 混合モデル呪われです．
• 2130 研究室発． いつものごとく自宅に隣接する北 12 生協で買い物． 野菜果物のたぐいの高価なる北海道であるが (輸送コストが莫大であるため)， 産地が近いのでリンゴだけは安い． 1 個 50 円以下． 2200 帰宅． 体重 71.4kg． 晩飯．
• [今日の素読]
  • 混合モデル呪われでなんとなくやってない
• [今日の運動]
  • 混合モデル呪われでなんとなく走ってない
• [今日の食卓]
  • 朝 (0920): 米麦 0.7 合． 納豆．
  • 昼 : 混合モデル呪われでなんとなく食ってない
  • 晩 (2220): 食わなかった弁当の残り． 米麦 0.9 合． シュンギク． 目玉焼き．