ぎょーむ日誌 2004-12-27
2004 年 12 月 27 日 (月)
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0700 起床．
朝飯．
コーヒー．
0750 自宅発．
大雪．
0800 JR 札幌駅着．
0810 快速エアポートに乗って同発．
0826 北広島で苫小牧行き普通に乗り換え．
0912 苫小牧着．
ここまで 1410 円．
今回はタクシーに乗って
0930
苫小牧研究林 (TOEF) 着．
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正午すぎまで，
M2 平尾君と村上さんと leafminer 寄生蜂モデリング相談．
お，
すでに
glmmML
による解析まで．
さてさて，
寄生率そのものの空間相関はどうすれば表現できるだろうか?
モデリングの前段階，
としてだ
……
アイデアにつまったんで，
寄生個体間の距離の平均 vs 分散の関係と，
寄生個体の場所を randomized してみたパターンを比較してみれば，
というような．
はたして，
これは使いものになるのか?
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院生の皆さんと村上さんにお供して昼飯を食べに出る．
ひさしぶりに藤そばの蕎麦を食べることできた．
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午後から夜まで鍋嶋さんと苫小牧直径モデリング相談
……
今回は短く終るかも，
と思っていたんだけど，
私の説明がだらだらしていたり，
とちゅーから健太さんの混合モデル質問介入あったり
……
ともあれ，
私にとってもアタマの中の歳末大整理になりました．
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TeX2Word
つかわねばならんかもしれん
……
(LaTeX 使いこなせそうなヒトに
LaTeX おススめできぬ現状がつらい)
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deviance 計算あれこれ必要かも
……
めんどくさいから full model の尤度を 1 にしてしまうか?
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sensitivity より elasticity?
……
しかし elasticity って固有値の解析，
という特定の状況でもっとも便利になるような気もする
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ランダム変量の確率分布 (gamma distribution)
描いてみる必要あるな
……
樹木の個性が指数分布的になってたりして
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また平尾君・村上さんと議論．
平尾君はすでにくだんの平均 vs 分散 plot
作っている．
なんたる早わざ．
で，
私の反省なんだけど，
これでたしかにランダムパターンからずれてるのはよくわかるんだけど，
「集中斑」
の個数によって
「平均小 & 分散小」だの「平均大 & 分散大」
だののパターンがあって，
これだけ見ていてもよくわからんかも．
「平均小 & 分散小」だったら集中斑はひとつ，
といった憶測はできるけど．
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うーむ，
樹木ごとの寄生率なる割算値の「地図」
を作らんといかん，
ということかしらん?
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最後は M2 平松さんの
glm()
in R こんさるてぃんぐ
……
苫小牧でも R がいよいよ普及しつつあり，
めでたいことである．
さて，
今回の問題は glm()
が計算を「なげて」しまうこと．
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調べてみてわかったこと:
モデルが複雑すぎて
glm()
の行列計算がとまっていた．
えー，
glm()
愛好する大学院生のみなさん，
いくらデータがたくさんあっても
(そして指導教官の無茶な「やれ」指示があったとしても)
いきなり
glm(y ~ x1 * x2 * x3 * x4 * x5 * x6, ...)
というような
「ちょー多項 (多重?) 交互作用」
いりモデルを計算させてはいけません．
まずは
glm(y ~ x1 + x2 + x3 + x4 + x5 + x6, ...)
あたりでモデル選択などやってみて，
「現象の説明に使えそう」
な項だけを
(もしホントにホントに必要だというなら)
交互作用にしてください．
交互作用とやらはせいぜい二項ぐらいまで．
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平尾君の車で送っていただく．
2030 TOEF 発．
2044 JR 苫小牧駅着．
2048 普通に乗って同発．
2119 千歳で快速エアポートに乗り換え．
2151 札幌着．
2210 帰宅．
晩飯．
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[今日の運動]
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[今日の食卓]
- 朝 (0720):
米麦 0.7 合．
コマツナ・油揚煮物．
- 昼 (1240):
苫小牧市音羽町
「藤そば」
大ざる 880 円．
- 晩 (2240):
米麦 1.0 合．
チンゲンサイ・モヤシ・ニラ・卵の炒めもの．