ぎょーむ日誌 2003-11-14
2003 年 11 月 14 日 (金)
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0800 起床．
昨晩の飯と味噌汁が残ってるけど，
食う気がせんなぁ．
0815 自宅発．
晴．
北 12 地下鉄駅横のパン屋「北欧」．
0830 研究室着．
朝飯．
コーヒー．
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論文セミナーで紹介される論文よむ．
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1000 から
論文セミナー．
Harder et al. (2000)
の解説を石井さんが．
アイソザイムを使って花粉もとを特定する方法論はよい．
データ解析はまだまだ情報が隠匿されてるような気がする．
たとえば自殖 vs 他殖する確率，
ってのは重要なところなんだけど，
よりマシな方法を熟知しつつ別のことをやってるよーな．
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蛇足ながらいむぱくとファクターなる割算値うんぬんは
私の提案ではありません．
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なんとなく北大生協書籍部をふらふらと．
なにやってんだ．
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北大構内走にでようとしたら，
浦口さんから BiBTeX のスタイルシートに問題あったんで，
あれこれ修正した，
と言われた．
チェックしてみるとたしかに間違い多々あり．
いやはや．
嘆息．
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北大構内走．
晴．
残雪ほとんどナシ．
走ることで脳内神経細胞が強制振動させられることで，
まったく別の間違い (かもしれないこと) に気づいた
……
先日，
一般化線形モデルと一般化線形混合モデルの結果は比較不可能，
ってなことを述べていたわけだが
……
実は比較可能なんじゃないか，
という気がしてきた
(もし尤度の計算をきちんとやってるならば)．
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だってランダム変量ってのをあらわす確率分布が連続だろーが
なんだろーが，
全事象 (つまりパラメーターがとりうるすべての可能性)
を積分してしまえば 1 になるもんなぁ
(確率分布なんだからあたりまえだ)．
混合ではない一般化線形モデル (GLM) ってのは，
一般化線形混合モデル (GLMM) における分散の値を
→0 とする極限にすぎないんじゃないの?
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もし GLM と GLMM が比較可能であるとすると
……
R
ならば
glm() + stepAIC()
の結果と
glmmML() + stepAIC.glmmML()
の結果 (stepAIC.glmmML() は私の自作関数)
を比較して，
良いほうを選べばそれでヨシ，
ってことになるよな．
もしランダム変量ってことになってるパラメーターの確率分布の
数値積分をきちんとやっているならば．
ごく素朴に考えると．
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昨日よーやく気づいた「個体識別いんちき GLM」
における失敗を反省してるうちに，
上のような考えに到達してしまったのであった．
まぁ，
そのうち数値実験でもやって，
いろいろと確認してみよう．
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もどって昼飯．
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シウリザクラ関係，
いまのところ最後の発注である個体ごとの葉数変化出力．
データベイスから順序よく取りだしていくだけのコード書きなんだが，
みょーにてこずる．
ばててるのか．
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なんかこの午後は仕事すすまなかった．
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1850 研究室発．
1900 帰宅．
体重 71.2kg．
ばてやせか?
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晩飯くったらすぐに寝てしまって夜中に目がさめる，
というまぬけパターン．
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[今日の素読]
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[今日の運動]
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北大構内走 1315-1345．
ストレッチング．
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[今日の食卓]
- 朝 (0850):
「北欧」ラスク．
- 昼 (1400):
「北欧」チキンポテトサンド．
- 晩 (1920):
米麦 0.7 合．
ハクサイ・タマネギ・エノキダケ・豆腐・煮干の味噌汁．