ぎょーむ日誌 2004-02-02

2004 年 02 月 02 日 (月)

• 0800 起床． 朝飯． コーヒー． 0900 自宅発． 曇． 0910 研究室着．
• えせこんさるたんとな一日．
• 1000 苫小牧直径成長モデリングのことで 鍋嶋さんがみえる …… と書くと「借金とり」のようだけど， 本日午後に農学部フィールドセンターのほうで D 論公聴会があるんで， それを見物のついでに， ということで． 嗚呼， しかし「宿題」が片づいていないのに 雪山に遊びに行ってたりした私はいつその点を追及されるのか落ち着かず， ここ数ヶ月で R 使用技術の著しい発展によってどんどん進捗しつつある 鍋嶋さん解析の結果をフォローしつつ， 樹木直径成長のいよいよ不思議なる世界に驚かされる， という …… まあ， アタマがしげきされる時間でした．
• 昼飯後しばらくして， 鍋嶋さんはここの塩寺さんと農学部方面へ． 私には 「うーむ，その問題はどうやったらいいのか …… ちょっと考えさせてください」 的やすうけあい宿題がたくさん残されてしまった． うう
• とりあえず一区切り …… と思ったら Matt 質問かい． これがまたややこしくて． 現在， 大澤君が修論発表練習でつるしあげられてるらしいが， 放置だ．
• で， Matt の質問はまた niche 計算問題． niche 間 distance ねえ ……
• その答えが見えないうちに， 次の質問． まったくの別モノ (このヒトはよくこれをやる)． sampling 問題． そんなに急にアタマ切りかえられるかっつーの． そして基本的に， ややこしい． しかしまあこれは樹種なるものを 「壷の中のたま」 のごとく扱える問題なので， その意味ではラクか．
• しかし問題は解けず， どんどん宿題化していきますよ．
• すでに夜． で， 今度は M2 大澤君の怪しげ一般化線形混合モデル (Poisson) 問題につかまる． データを仔細にみると， 怪しげ推定結果が得られた原因はデータの偏りと， さらに死亡個体・生残個体をまぜて解析してる， というところにあり．
• さらに夜中までかかって解明できたことは …… CRAN package のひとつ， glmmML() は「サンプル数が少ないわりに推定すべきパラメーター数が多い」 という悪しき状況においては， 挙動がヘンになる． 具体的には start.sigma によって到達しうる最尤推定値が変わる (とうぜんながら AIC などモデル選択基準で選ばれるモデルも start.sigma に依存する) ……
• これはてっきり glmmML() のバグなのかしらんと思ったんだけど， そうではなかった． 同じく M2 森君の種子生産量の一般化線形混合モデルにおいては， start.sigma を変えても結果は変化せず …… データ数がそれなりに多く， パラメーター数が少ないためだ． こういう状況では glmmML() は何の問題もなく動作しているようである (少なくとも首尾一貫している)．
• 経験論的に結論を導くならば， 「start.sigma の値に依存して glmmML() の結果がふらふらと変化するようなら， (それはたぶんサンプル数が少ないから) 混合モデル使うな」 ということなんだろう． こういう便利な道具にも限界はある， ということで．
• 2510 研究室発． かなりのいきおいの降雪． 2520 帰宅． 体重 73.6kg． お， また修論やせか． 晩飯．
• 過去 24 時間， 人類の中でもっとも生態学データ解析問題によって アタマの中を掻き乱された人間は， おそらく私ではなかろーか．
• [今日の食卓]
  • 朝 (0810): 米麦 0.7 合． 納豆．
  • 昼 (1240): 「きゃら亭」 昼定食 (サバ)．
  • 晩 (2540): シリアル．