(偏微分) = (成長量)×(注目してるパラメーターまたは変量)
……
えらく単純だな?
何か考えちがいをしてるんだろうか．
(成長量)×(パラメーター推定値)
となる;
あるいは交互作用項なら
(成長量)×(パラメーター推定値)
×(サイズ)
position title
はナニを書けばよいか，
という質問．
わからんので Matt にお尋ねしてみる．
その説明によると，
名前の前につく prefix みたいなものでよろしかろー，
ということなので，
まあ Dr. とか Mr. とかそういうやつだな．
results <- glm(..., family = Gamma, ...)
としておいて，
summary(results, dispersion = 1)
とすればよいのか．
なるほど．
source() でしかコレが実現せんのかしらん
……
むろん library() とかイヤだ)，
さらにそういう変更をあちこちに加えても，
これまでどーりの動作も確保せんといかんわけで．
怠業ボケなアタマにはしんどい．
class()
という関数ある．
これは継承のためのものだな．
他にも UseMethod()
とか．
ぜんたいに，
R におけるコレがなんとなく Perl のソレを連想させる気味悪いアレで
……
ああ，
しかし C++ だの Perl だので
そういう方式のデータ構造を定義しまくってきた経験あるってことは，
私が
「吐き気もよおす書法」
にそうとうに耐性あるってことでは．
気象値 ← 結合関数(気象フィルター(気象データ))
とゆーあたりは自分で構築した部分ながら難読なところで
……
1410 よーやく，
気象値の data.frame()
を好きなよーに生成できるところまで
……
いや，
それをやらせる関数よびだしのわくぐみを作るところまではできた．休憩．
source()
で読みこませるべきだな．
こういうふうにふたとーりある，
というのがかなり悪しき状況なのだが．
.GlobalEnv
に属するオブジェクトに依存した書きかたになってるわけで．
そういうのがあると，
危険な関数 assign()
を持ち出せねばならなくなったり．
> x <- c(1, 2, 3) # x を c(1, 2, 3) とする
> change.x <- function() assign("x", c(4, 5, 6), env = .GlobalEnv)
> change.x() # 危険な関数実行すると
> x # .GlobalEnv のオブジェクトが書きかわる
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Makefile
との連動，
とゆーことで
……
optim()．
説明しながらのプログラミングとなり，
時間もかかり，
ばてる．
assign()
だけでなく
get("変数名の文字列", env = .Global)
てなものも使わんといかん場合があるな．
関数の default 引数とかで．
互換性とやらがどこまで重要なのかは一考の余地があるけれど．
