ぎょーむ日誌 2004-12-03

2004 年 12 月 03 日 (金)

• 0700 起床． 朝飯． コーヒー． 朝から空間統計学 & モンテカルロ法解決な問題の検討に没頭してしまう． 0850 自宅発． 曇． 0900 研究室着．
• だー …… パラメーター推定問題に没頭していたので， ThinkPad の AC アダプターをまた自宅に置き忘れてしまった． あとで取りに行こう． とりあえず電池駆動．
• 冬といえば統計学こんさる …… しかしながら， 良いこともたくさんある． 本日は東北大の 松島さん に dispmod package の存在を教えてもらった． いつもながら， 大学院生たちの CRAN 探索能力には驚かされる (私はこのあたり苦手なもんで)．
• これには glm.binomial.disp() や glm.poisson.disp() といった関数が含まれておりそれぞれベータ二項分布 とガンマポアソン分布 (……って負の二項分布つまり glm.nb() in MASS package と同じぢゃん! と今ごろ気づいた) の推定計算をやってくれる． で， 問題点は glm() の quasi- family や glm.nb() と同様にランダム変量の「いれかた」に柔軟性がないこと (ポアソン分布について言えばこれは glm.nb() でも同じ)． このあたりの久保コメント．

しかしながら，生物学関係で観察される現象は overdispersion になってる事
例も少なくないので (underdispersion の場合もあります)，glm...disp() を
使うのはひとつの方法でしょう (他にもいろいろあります)．

じつは私は松島さんに教えていただくまで，この dispmod package の存在を
知りませんでした．ご教示いただきありがとうございます．こういう問題のと
き，これまでどうしていたかというと，擬似尤度法を使う

  glm(..., family = quasibinomial(),...)
  glm(..., family = quasipoisson(),...)

あるいは glmmPQL() 関数 (in MASS package) を使うか，あるいは混合モデル
の最尤推定 glmmML() 関数 (in glmmML package) を使うか，あるいは自分で
問題にあわせた新しい関数を書いていました．

いろいろな方法を列挙しましたが，dispmod の関数たちの利点は
overdispersion 表現する混合モデルを最尤法でお手軽に計算できること，欠
点は「ポアソン分布や二項分布を超えたばらつき」(ランダム変量と呼んだり
します) の入れかたに柔軟性がないところでしょうかね．

• 時刻は 1040． 電池残量 40%． 残りの推定稼働時間 1 時間 6 分．
• いつまでも仕事をさぼってるわけにもいかんので， アカマツ作図宿題にとりくむ．
• と思ったら電池残量 5% 警告． 時刻は 1123． 加速度的に消耗するのか? いったん suspend．
• それを口実に仕事をさぼり， また統計学勉強． ぢつは， 混合モデル → ベイズモデル → MCMC で解決， ってそんなに見通しがよくないのか?!
• などとうろうろしてると， 甲山さんがふらふらと徘徊してきたので， 統計学雑談．
• 昼飯． 昼飯後にいったん帰宅して AC アダプターを取ってくる． ThinkPad X31 復活． suspend してるときの電力消耗は 1 時間に 1% ぐらいか?
• うーむ， 簡単な作図問題なんだけど …… 進捗しない． 不調．
• …… するとすぐに統計学勉強に逃避してしまう． 今度は R 実践編． うーむ， じつは MCMCpack なる package があったのか (cf. http://mcmcpack.wustl.edu/ )． インストールするには coda をあらかじめインストールする必要あり ……
• などと R 世界にかまけていると， いきなりお茶係の女性大学院生から 「お茶代ください」 奇襲攻撃をくらい， ぼうぜんとしてるうちに現金を持ち去られてしまった．
• さーて， この MCMCpack 中の MCMClogit() だの MCMCpoisson() だのといった関数どもだけど …… これらは何か実用的な関数というより， MCMCpack 利用するプログラムはこう書け， というような example の意味あいが強いのではないか? 試運転の結果などはまた明日．
• ということで， 本日も統計学文献よみと MCMCpack とりつきで終わってしまった． うーむ， 危険だ． 1920 研究室発． 1930 帰宅． 体重 73.2kg． 晩飯．
• [今日の運動]
  • 腹筋運動 30 × 3 回． 腕立ふせ 5 × 3 回．
• [今日の食卓]
  • 朝 (0730): 米麦 0.8 合． キャベツ・ダイコン・豆腐・サバぶしの味噌汁．
  • 昼 (1250): 研究室お茶部屋． 米麦 0.8 合． キャベツ・ダイコン・豆腐・サバぶしの味噌汁．
  • 晩 (2030): 米麦 0.8 合． キャベツ・ダイコン・豆腐・サバぶしの味噌汁．