ぎょーむ日誌 2004-04-01

2004 年 04 月 01 日 (木)

• 0820 起床． 生活周期が修復しない． 朝飯． コーヒー． 0920 自宅発． 晴かつ雪． 0930 研究室着．
• 昨日しめきりだった公募シンポジウム・自由集会もうしこみを 事務局作業用 wiki はりつけ作業のこり片づける …… なんつーか， 生態学会ってすごいイキおいで土建屋じみてきてるんぢゃないのか? そういうことをやらざるを得ないのか， それとも， そもそもそういうことをやりたかったのか．
• いやはや …… 苫小牧直径成長モデリング， ちょいヘマをした． 不幸中のさいわいというやつで， 推定結果を左右するものではなく， 単にまぬけなむだ計算量を増やしていた， ですんだんだけど． 2003 年は光量子密度 (PPFD) の観測値が 6 月ぐらいまでしかないんだった． で， このへんを回避するために気象値は 気温 × 降水量だけで計算してたんだよね．
• さて， ここで「前年の光合成量だけが重要」 という極端な仮定を置いたとしよう． いやいや， 苫小牧データみるかぎり， 当年の気象状態も重要かもという気にさせられるんだが …… それはまた別の種類の気象フィルターが必要らしい， という気がする． ということで， 限定された時間でよい推定のため前年だけ， と限定すると 2003 年の PPFD 観測データが足りないのは 問題なくなる (1997-2002 年の期間はだいたいそろってるため)．
• というような状況の計算やらせてみる． もはやこのあたり R のプログラムたちを連動させるしくみが ほぼ自動化されてしまってるんで， 計算やりなおしなんかが簡単にできるようになってる．
• 「ついにエコカップが日本フットサル発祥の地、北海道にやってきました」 ということで エコカップ2004 サイトが永光さんによって準備 & 公開された． 大会ペイジからリンクする． ときどきサーヴァーがオチてるようで …… 全国のサッカー好き生態学者たちがいっせいにアクセスしてるためか?
• 2003 年の PPFD も送っていただく …… これで解析に必要なデータは， だいたいでそろったはずだ．
• 計算走らせつつ北大構内走に出る． もどって昼飯．
• なぜか PPFD をくみこむと計算の収束がひどく悪くなる． うーむ……?

[光量子密度]

って， そもそもこんなにちゃかちゃか揺れるものなんだろーか． 天気悪いと日累積がゼロ近くにまで低下する? この落ちつきの無さが， 推定計算に悪影響およぼしてるよーな気がしてならん …… とゆーのは責任転嫁だろうか．

• えーい， また釧路大会関係の …… しかも， 甲山さんに撹乱されてしまって わけわからん質問をメイリングリストに投稿してしまった． すぐにおわび書き． 皆さん， 参加費のしはらいは なるべく和文誌とじこみの払込票を使ってください．
• あらら …… 生態学会事務局のペイジから釧路大会サイトへリンクすると， frame の中で開いてしまってじつにマヌケだ． というか， 実際のところすごく不便で不都合だ． さっそくペイジを管理してるらしい 広島大にそんなことやめてくれメイルを送る． いやはや． 意味もなく frame なんか使うなよな． ちなみに釧路大会サイトではまったく使ってない．
• その他ネット雑用を終ってみれば時刻はすでに 1630． ウラで計算はさせてたけどね． 収束がよろしくない， というのが確認できただけかもしれんけど．
• お茶部屋 iMac (MacOS X 10.3.3) がふちょー …… かとーさんに診てもらうと， command + option + P + R 起動の「PRAM クリア」わざ (まだあったのか!) で解決された． なんでも OS X になってもアプリケイションソフトウェアが PRAM 値 (これはいわば firmware = BIOS の設定値ごときものか?) を書き換えやがることがある， ということらしい． なるほど …… って， そういう腐れたソフトウェアがあるわけね． command + S 起動で single user mode， というわざも教えていただいた．
• 本日から M2 になった平林さんの R こんさるてぃんぐ． お， apply() わざを修得しつつあるようで．
• 直径成長モデリング， 苦闘の再開． PPFD もくみこんでなんとかまっとうそうな答えをだしたい …… が， 数時間ついやして， こいつはどうも一般化線形混合モデルでは無理なんでは， という気がしてきた． 少なくとも R の glmmML() ではうまく解けんよーな． かのおそるべき start.sigma 依存性を確認してしまったからだ． データが足りんちうこと? ううう ……
• しょうがないんで glm() + stepAIC() にもどす． これは計算むちゃくちゃ速い． しかも確率 1 で着実に収束する． 推定結果の内容も， まぁ悪くないのかなあ …… 尤度がすごくヘボいってことを除けば． すなわち， やっぱ overdispersion ありありまくりの混合モデル使わせやがれコノやろ状況ということですよ， これは．
• まあ， こういうこともあろーかと問題をあらかじめ離散化しちまってるから， 一般化線形「負の二項分布」モデル glm.nb() (in MASS library) 利用という悪辣なる策も残されてはいますな …… 待てよ， これって stepAIC() はウケつけないんだっけ? 実験してみる． ダメぢゃん …… Ripley 御大は何を考えておられるのか? stepAIC.glmmML() を自作したのに続いて stepAIC.glm.nb() も作れって試練なわけ?
• といいますか， 便利なのか不便なのかよーわからん glmmML() やめて自分で計算関数かけば混合 Poisson 分布でもイケると思うんだけど．
• しかしながら， とりあえずは， 新アイデアたる気象フィルターの性質を把握することが先決だ． いかな「粗い」結果とやらが発注内容とはいえ頑健ぢゃないと 精神衛生によろしくないので， stepAIC(glm()) を使って時間をかけてひととーり調べるよう命じておいて 1940 研究室発． 2000 帰宅． 体重 73.8kg． 晩飯． なんか雑用 & 計算ばてばて．
• [今日の運動]
  • 北大構内走 1310-1345． ストレッチング．
• [今日の食卓]
  • 朝 (0840): 米麦 0.8 合． 卵焼き．
  • 昼 (1410): 弁当． 研究室お茶部屋． 米麦 0.7 合． ハクサイ・ニンジン・タマネギのカレー．
  • 晩 (2200): 米麦 1.2 合． ハクサイ・ニンジン・タマネギのカレー．