ぎょーむ日誌 2004-12-28
2004 年 12 月 28 日 (火)
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0820 起床．
朝飯．
コーヒー．
0950 自宅発．
晴．
1000 研究室着．
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お，
生態学会の
地区会
の案内がいつのまにか．
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昨日，
苫小牧の平尾君におしえてもらった
「R
用のまたべつの混合モデル計算関数」
を調べてみる．
これは
Jim Lindsey
(R 開発にもいろいろ貢献した有名人らしい)
が開発したけれど，
なぜか CRAN には入っていない package
repeated
(Nonlinear Regression and Repeated Measurements Libraries)
である
(Lindsey の
R code ペイジ
からダウンロードできる)．
repeated
だけでなくそこらにある一連の package
をまとめてインストールしたほうがよい．
example
が相互参照したりしてるんで．
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うーむ，
glmm
だけでなく
gnlmm
---
'gnlmm' fits user-specified nonlinear regression equations to one
or both parameters of the common one and two parameter
distributions ...
---
なんてモノまで含まれているのか．
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glmm
から出力される結果オブジェクトをみると，
sd
なる coefficient が含まれている．
これは overdispersion というかランダム変量のばらつきをあらわす
パラメーターである．
また，
glmm
の結果オブジェクトは stepAIC()
への入力として使えるようだ．
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これって
glmmML
より便利そうだな
……
しかしもっと慎重に調査してみなくては，
と調査にかまけてしまった．
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同じデータを与えて推定計算させてみると，
数値計算法がちがうせいか
glmmML
とはびみょーに結果が異るな
(私が調べた数値例については，
AIC はだいたい一致していた)．
現時点で判明している
glmmML()
より
glmm
が優れている点:
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ロジスティック回帰で
glmm(cbind(r, n - r) ~ x, ...)
わざが使える
(というか family = binomial
の場合にはこれしか受けつけんようだ)
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(先ほども書いたけど)
stepAIC(glmm(...))
できる;
summary(glmm(...))
もできる
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おお，
repeated
には隠れマルコフモデル (hidden Markov model; HMM) の推定計算関数
hidden()
まであるのか．
「隠れ」好きなヒトはどーぞ．
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などというようなことばかりにかまけてしまった．
昼飯．
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いやー，
なんというのか
……
「お勉強もーど」
からなかなか抜け出せない状態が続いてしまう．
こういう擬似無限るーぷなのです:
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統計学の教科書や論文をよむ
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すべては理解できないけれど，
書かれていることの一部は自分たちの問題解決に
かなり有用そうだとわかる
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実際に応用するにはどうしたらよいか，
と定式化を工夫する
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すると文献中よくわからなかったあたりも
徐々に理解できるようになり，
その確認のため
さらに別の文献なんぞも読んでみて
理解度を試験してみたくなる
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2. にもどる
これにはまりこむと，
なんとなく「勉強してる・仕事してる」感があって，
他のことが手につかなくなるんだよね．
研究商売やってる以上はこういう「お勉強」は必要不可欠なんだけど，
世間とは無縁ではありえないぎょーむ上の観点からすると，
「悪循環」としか言いようがない．
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問題は 3.→4. の過程で
……
「えーい，お勉強なんぞにかまけてる場合ではない」
と文献類はどこかにしまいこんでしまっても，
アタマの中では 3. の検討が止まらないのである．
地図をずっと見つづけていなくても山歩きは継続できる，
というような状態だ．
で，
アタマ内検討がうまくいってもいかなくても，
数日以内には「地図」上での現在位置確認の欲求やみがたく，
また「るーぷ」がまわりはじめるのである．
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てなことで午後も終わってしまい
……
1920 研究室発．
1930 帰宅．
運動．
晩飯．
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[今日の運動]
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[今日の食卓]
- 朝 (0900):
シリアル．
- 昼 (1330):
研究室お茶部屋．
米麦 0.7 合．
チンゲンサイ・モヤシ・ニラ・卵の炒めもの．
- 晩 (2230):
米麦 1.0 合．
チンゲンサイ・ニラ・エノキダケの炒めもの．