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> round(dbinom(c(0:4), 4, 40 / 800), 3) [1] 0.815 0.171 0.014 0.000 0.0001 ペイジ 4 要旨のうち 1 個が欠落する確率が 0.171, 2 個が欠落する確率が 0.014, それよりたくさん欠落する確率はほぼゼロ. うーむ, これはがまんできる状況, というべきなんだろうか.
picture
環境の overlay わざで
文字を重ねたもの.
道東でもこれぐらいの範囲をとると領域内に数百人が住んでるらしい
(なにしろ人口密集地なので).
lmr()
という推定関数がふくまれている,
とのこと.
試しにインストールしてみる.
Hmisc
package も必要であり,
これをインストールするには
R-1.9.0
以上が必要である.
\boxtransp 1100,00 入口 \transboxC 50,520 20mm \large A 会場 \transboxC 640,520 20mm \large B 会場 \transboxC 390,520 20mm \large C 会場 ……なれるとこちらのほうが正確で速い. もちろん電気鼠にいらいらさせられず気分もよし. もちろん原図の拡大縮小にも対応できるように作ってある.
picture
環境かさねワザで文字いれしたもの.
この下に釧路プリンスホテル (5 分ほど離れたところ!)
の会場図がつく.
j2re-1_4_2_04-linux-i586.bin
(13.52 MB)
をダウンロードした.
rpm 版もある.
downloader
なるディレクトリをつくり,
その中で
sh j2re-1_4_2_04-linux-i586.bin
するとその場で伸張する.
j2re1.4.2_04
なるディレクトリができる.
Config.xml downloadtool.jar proceedingconv.tml proceedingconv2.tml xmlconversion.xslてなところで.
runjar.sh
なる sh ファイルを作ってみた.
#!/bin/sh JVDIR=j2re1.4.2_04/ JAVA_HOME=$JVDIR PATH=$PATH:$JVDIR/bin java -version && java -jar $1
chmod +x runjar.sh
しとく.
./runjar.sh downloadtool.jar
でだうんろーだーなるプログラムが起動する.
標準出力(!!) に趣旨不明な文字列を吐きまくるので,
気になるヒトは
java -jar $1 >/dev/null
とでもしておく.
w.data$est.mean.temp
と
w.data$est.mean.vpd
だ.
しかし条件付日平均 vpd ねえ
……
vpd = (気温の関数である飽和水蒸気圧) ×
(1 - 相対湿度)
なる近似式はそう考えてるようだな.
これでホントに OK なの?
dbh.log
項に依存する,
と仮定した計算だと.
推定値は
scale.log -1.02724964 const dbh.log dbh.log.sq -6.06808777 5.04546525 -0.71576079 dbh.log:ps.prev mb6 -0.00322468 -1.05195074 temp.center=16.0/slope=0.3 ppfd: factor=0.02 vpd: factor=0.20 temp.mb: center=20.0/slope=1.2といった奇妙なものになるか. 定式化の段階からよく検討せんといかんな. 最大化対数尤度が -629 あたり, と尤度的には悪くはないんだが (降水量モデルとの比較において).
dbh.log
をふつーの項としてあつかった場合は
dbh.log:mb6 (+),
ps.prev(-)
とゆーような組み合わせが最良だったかな.
というかどういう気象フィルターパラメーターにおいても,
だいたいにおいてこの組み合わせだった.
モデル選択関数は大丈夫なのかしらん.
dbh.log
についてはおまかせにして,
と.
サイズ依存項
dbh.log
を「必修」にしてしまうと,
やはりちょっと推定結果がぎこちないような気がする.
> best.model $par scale.log const dbh.log:ps.prev mb6 -0.92878989 -1.57157219 0.03576981 0.49610749 $wv ps.prev ps.curr mb6 mb7 mb8 1998 13.925236 13.1849622 7.557026 14.23595 16.61032 1999 13.184962 8.3887567 9.867192 16.72729 21.01737 2000 8.388757 11.4914432 9.805522 16.73743 19.49500 2001 11.491443 14.6874950 8.955332 14.72503 15.38883 2002 14.687495 11.1427448 7.907630 14.18068 14.95248 2003 11.142745 0.9587439 8.766372 10.47958 15.53957 $aic [1] 1272.330 > cat(best.model$wv.label) temp.ps: best=17.5/width=2.0 ppfd: factor=0.02 vpd: factor=1.00 temp.mb: center=18.0/slope=0.2…… いっけん, いかにもそれっぽいふうをよそおってる. さて, 信用できるのだろうか?