ぎょーむ日誌 2004-01-08
2004 年 01 月 08 日 (木)
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0810 起床．
えーい．
朝飯．
コーヒー．
0920 自宅発．
曇．
雪がかなり積もってる．
歩道・車道間に除雪されて形成された雪山の高さが身長をこえた．
いかにも札幌の冬らしくなってきた．
0930 研究室着．
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なぜかシウリザクラメモの手直しに時間をとられる．
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そしてカエデ原稿の見直し．
しばらく見てなかったんだけど，
いろいろ修正されてるなぁ．
数式の変更が気になる．
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ひととーり読み終わったんで昼飯．
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昼飯後に浦口さんとカエデ原稿訂正案上奏．
とりあえずパラメーター推定関連の数式はもとに戻してよし
との勅許を得る．
いつもながら疲れる．
で，
また原稿見直し．
修正．
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大澤君と呪われ割算値回避問題について議論し，
てきとーにごまかしてやろう，
と Agresti かてごりかる本を見ると
……
うーむ，
われながら阿呆阿呆というか無知無知だ．
一般化線形モデルでは offset なる項を設定できるのか!
ああ，
どんな統計学本にもちゃんと説明されてるな．
われながら不勉強とゆーか不注意とゆーか．
いつものことながら．
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っつーことで
λ = xoffset
exp(Σ βi xi)
= exp(Σ βi xi + log(xoffset))
てなかんぢのモデリングが簡単にできるわけで．
R
なら glm() や glmmML()
で offset = offset(...) と指定するだけだな．
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ともかくこれで，
カウントデータに関するかぎり，
生態学からは呪われ割算値を完ペキに排除できて，
ポアソン分布その他あれこれ離散確率分布を仮定したモデリングが可能
(しかも
glm の枠組みの中で!)
と示されたわけだ．
めでたしめでたし．
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ということで，
一般化線形混合モデル選択用の自作関数
stepAIC.glmmML()
も offset を指定できるようにする．
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しかし悪いことはできんもので，
offset なモデルを使って推定計算やりなおしてみると，
opportunity cost に関するごまかし計算
(というほど高尚なものではなく単なる間違い)
のアヤしさが暴露されてしまったよーだ．
えーい，
またまたシウリザクラ計算 (大澤君用)
やりなおしか．
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しかし今日はもう遅いんで計算の続きはまた明日だ．
しかし，
まぁ，
生物学的にはともかく統計学的には offset いりモデルって，
あまりうまくいかなかったりする場合もあるんだよなぁ
……
と今までやったことある事例を考えるのであった．
2155 研究室発．
2220 帰宅．
体重 73.0kg．
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2300 消灯．
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[今日の素読]
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[今日の運動]
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[今日の食卓]
- 朝 (0830):
米麦 0.7 合．
ネギ卵炒飯．
- 昼 (1310):
弁当．
研究室お茶部屋．
米麦 0.8 合．
ホウレンソウ・エノキダケの卵とじ．
- 晩 (2300):
米麦 0.7 合．
ネギ・麸・ホタテ・コンブの味噌汁．