ぎょーむ日誌 2005-03-(21-31)

2005 年 03 月 21 日 (月)

• 0740 起床． 朝飯． コーヒー． 1000 自宅発． 晴． 1015 研究室着．
• どーみても相関あるようには見えん， 苫小牧 leafminer 季節変化， しかしながら村上さんはしぶとく何か相関あるはず， と信じているよーで． 顧客がそう信じているのであればモデル商売やってるものとしては， 計算せざるをえない． 計算すればけりがつく．
• で， また独自にいろいろと工夫してもいいんだけど， 本日は趣向をかえて R の空間統計学 package のひとつ spdep を使ってみることに． いままで使ったことないんで， いろいろと調査が必要になる (…… ので「自分で作る」という方向にハシりがちなのである， とか言ってみる)．
• まず距離加重行列 m を作る． これは「となり」からは影響あるけど， それより遠くからは影響ない， という加重になってる．

	> m <- matrix(0, 10, 10)
	> for (i in 1:9) { m[i, i + 1] <- 1; m[i + 1, i] <- 1}
	> m
	      [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] [,7] [,8] [,9] [,10]
	 [1,]    0    1    0    0    0    0    0    0    0     0
	 [2,]    1    0    1    0    0    0    0    0    0     0
	 [3,]    0    1    0    1    0    0    0    0    0     0
	 [4,]    0    0    1    0    1    0    0    0    0     0
	 [5,]    0    0    0    1    0    1    0    0    0     0
	 [6,]    0    0    0    0    1    0    1    0    0     0
	 [7,]    0    0    0    0    0    1    0    1    0     0
	 [8,]    0    0    0    0    0    0    1    0    1     0
	 [9,]    0    0    0    0    0    0    0    1    0     1
	[10,]    0    0    0    0    0    0    0    0    1     0

• で， この square spatial weights matrix を weights list object (listw) おぶぢぇくとなるものに変換する．

	> lw <- mat2listw(m)
	> lw
	Characteristics of weights list object:
	Neighbour list object:
	Number of regions: 10 
	Number of nonzero links: 18 
	Percentage nonzero weights: 18 
	Average number of links: 1.8 
	Weights style: M 
	Weights constants summary:
	   n  nn S0 S1  S2
	M 10 100 18 36 136

• たとえば「となり」どうしがたいへん似ている データで Moran の I 統計量なんぞを計算させることができる．

	> moran(1:10, lw, 10, Szero(lw))
	$I
	[1] 0.77778
	$K
	[1] 1.7758

• で， ならべかえ検定とかでこれの p 値なるものを計算させると (試行回数 999 回) ……

	> moran.mc(1:10, lw, 999)
		Monte-Carlo simulation of Moran's I
	data:  1:10 
	weights: lw  
	number of simulations + 1: 1000 
	statistic = 0.7778, observed rank = 999, p-value = 0.001
	alternative hypothesis: greater 

• まあ， p-value とかいうのが 1000 ぶんの 1 である， 999 回ならべかえたどのパターンより 1:10 なるならびかたから導出される I = 0.7778 ってのが「逸脱した」値でありました， ってこと． これはあたりまえのハナシで， 可能なならべかえ総数は 10! = factorial(10) = 3628800 とーりあるわけだけど， その中で 1, 2, 3, ..., 10 と同じぐらい「となりどうしが似ている」パターンは 10, 9, 8, ..., 1 ぐらいのもんだからねえ．
• …… という説明は正しくない， ということがわかった． なぜかというと I 統計量は順序統計量ではないからだ． 上で定義したような距離加重行列 m を使ったときに 1, 2, 3, ..., 10 より Moran の I 統計量が大きくなる例として， 以下のようなものがある， とわかってしまった．

  	# obsI = 0.777778, pattern:  [1]  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10
  	# I = 0.818182, pattern:  [1]  4  1  2  3  6  7 10  9  8  5
  	# I = 0.811448, pattern:  [1]  8  9 10  7  5  1  2  3  4  6
  	# I = 0.818182, pattern:  [1]  8 10  9  7  6  4  1  3  2  5
  	# I = 0.811448, pattern:  [1]  7  9 10  8  6  4  2  3  1  5
  	# I = 0.784512, pattern:  [1]  6  5  2  3  1  4  7  9 10  8
  	# I = 0.777778, pattern:  [1]  7 10  8  9  5  3  1  2  4  6
  	# I = 0.811448, pattern:  [1]  7  8  9 10  6  2  1  3  4  5
  

  うーむ …… たしかに近傍どうしは似てるけど， これってそんなに「良い」パターンなのかしらん?
• まあ， I 統計量の定義から言って， 注目しているふたつの量 xi と xj が全体の平均値から同じ方向にずれてる， というのが重要なわけで．

• とすると上の「良い」パターンたちはことごとく， 平均値 5.5 をはさんでいる 5 もしくは 6 が「はしっこ」のほうにいるよね． そういう状況では I 統計量の値が 高くなるわけだ．
• えーい， しかしながら 5 もしくは 6 が両端でなくても I が大きい場合も探せば見つかるぞ．

  	# I = 0.79798, pattern:  [1]  4  2  1  3  5  7  6  8  9 10
  	# I = 0.81818, pattern:  [1]  4  3  1  2  5  8 10  9  6  7
  

  そうですなぁ …… これの場合は平均値 5.5 をはさむ「となりどうし」 は一ヶ所ってのは 1, 2, ..., 5, 6, ..., 10 というならびかたと同じだけど， なぜかしら I はさらに高くなってしまう，と．
• あ， わかった． 両端 (となり数が少ない) に 1 とか 10 みたいな平均値からのずれてる値が来ると， ソンになるんじゃないかしらん? 上の定義で二重和とるところに注目せよ --- ほら， こういうふうに．

	> moran(c(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10), lw, 10, Szero(lw))$I
	[1] 0.77778
	> moran(c(2, 1, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 10, 9), lw, 10, Szero(lw))$I
	[1] 0.84512
	> moran(c(3, 1, 2, 4, 5, 6, 7, 9, 10, 8), lw, 10, Szero(lw))$I
	[1] 0.88552
	> moran(c(4, 1, 2, 3, 5, 6, 8, 9, 10, 7), lw, 10, Szero(lw))$I
	[1] 0.87205

• こういうのもイヤなんで， 何か対策をたてたい． 原因の一端は上でみるように「はしっこ問題」 にある． ならば， 「はしっこ」が「不利」にならないように距離加重行列を変更するとどうか?

	> m
	      [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] [,7] [,8] [,9] [,10]
	 [1,]    0    2    0    0    0    0    0    0    0     0
	 [2,]    1    0    1    0    0    0    0    0    0     0
	 [3,]    0    1    0    1    0    0    0    0    0     0
	 [4,]    0    0    1    0    1    0    0    0    0     0
	 [5,]    0    0    0    1    0    1    0    0    0     0
	 [6,]    0    0    0    0    1    0    1    0    0     0
	 [7,]    0    0    0    0    0    1    0    1    0     0
	 [8,]    0    0    0    0    0    0    1    0    1     0
	 [9,]    0    0    0    0    0    0    0    1    0     1
	[10,]    0    0    0    0    0    0    0    0    2     0

• このよーに改善してやれば …… ほーら， 9999 回のならべかえやっても，

  	> moran.mc(1:10, lw, 9999)
  		Monte-Carlo simulation of Moran's I
  	data:  1:10 
  	weights: lw  
  	number of simulations + 1: 10000 
  	statistic = 0.8909, observed rank = 10000, p-value = 1e-04
  	alternative hypothesis: greater 
  

  ちゃんと observed rank = 10000 つまり 1:10 の「逸脱」ぶりが示されるわけで．
• しかし回数を 10 万回とかにしてみたりすると …… I 統計量がさらに「逸脱」する例とかいくつか見つけやがる ……

  	# I = 0.90303, pattern:  [1]  4  2  1  3  5  6  7  9 10  8
  	# I = 0.89091, pattern:  [1]  4  3  1  2  5  6  7  8 10  9
  	# I = 0.92121, pattern:  [1]  1  2  3  4  5  6  7  8 10  9
  

  やれやれ． まー， 事象発生確率が 10000 ぶんの 1 未満とか阿呆らしい世界をこれ以上調べなくてもいいや．
• ともかく， ここでわかった重要なことは， 距離加重行列を行ごとに規格化 (とゆーか edge effect の補正) したほうがよろしい， ということで． そのように改善しても， 両端問題は完全に解決するわけではないんだが，

  	> moran(c(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10), lw, 10, Szero(lw))$I
  	[1] 0.89091
  	> moran(c(2, 1, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 10, 9), lw, 10, Szero(lw))$I
  	[1] 0.95152
  	> moran(c(3, 1, 2, 4, 5, 6, 7, 9, 10, 8), lw, 10, Szero(lw))$I
  	[1] 0.93333
  	> moran(c(4, 1, 2, 3, 5, 6, 8, 9, 10, 7), lw, 10, Szero(lw))$I
  	[1] 0.86667
  

  見ればわかるように， さっきよりは多少はマシでしょう． ランダムなならべかえにおいても， 「より逸脱」パターンの発生頻度が 100 倍程度は小さくなったわけで．
• というような library(spdep) 調査をいったん中断して昼飯．
• さて， ここまで調べてきた spdep の randomization test moran.mc() がそのまま使えるかどうか， だが …… なんかダメっぽいような気がする (plot ごとに樹木のいれかえが必要だろう)． 計算関数である moran() は使えるけどね．
• 1 season の中に 5 plot あって， という面倒なるデータ構造は距離加重行列のカタチにも影響する． うだうだとそのような行列を生成する関数をこしらえる． season1 → season2 全樹種 268 × 268 の距離加重行列を図示すると下のようになった． この変てこなる行列は村上行列とよぶことにしよう．

• 樹種のあつかい， どうしたもんか， と一瞬なやむけど， とりあえず安直な手口で片づけることに．
• で， いろいろと試行錯誤をつみかさねて， 樹木いれかえ randomization による Moran I 統計量の確率分布の評価， というのができた． ざっとみると， やはりほぼ無相関なよーで．

	> load("timechange.RData")
	> summary(as.factor(df.timechange$Sp[is.na(df.timechange$r12) == FALSE]))
	 Am  Ap Cac  Mk  Mo  Qc  Tj 
	 56  20  11   6  10 138  27 
	> source("timechange.R")
	> moran.test.mc(2000, df.timechange) # 全樹種
	r12 : n = 268, Observed I = 2.98e-02, p = 0.064
	r23 : n = 280, Observed I = 2.93e-02, p = 0.783
	r34 : n = 325, Observed I = 8.05e-02, p = 0.584
	> moran.test.mc(2000, df.timechange[df.timechange$Sp == "Qc",]) # ミズナラ
	r12 : n = 138, Observed I = 1.12e-02, p = 0.697
	r23 : n = 139, Observed I = 2.20e-01, p = 0.004
	r34 : n = 139, Observed I = 1.38e-01, p = 0.724
	> moran.test.mc(2000, df.timechange[df.timechange$Sp == "Am",]) # イタヤカエデ
	r12 : n = 53, Observed I = 7.99e-02, p = 0.396
	r23 : n = 59, Observed I = 9.14e-03, p = 0.827
	r34 : n = 37, Observed I = -2.08e-02, p = 0.882

• 関連する図: leafminer 時間変化の 最近傍との関係 と 地図． 計算法のあれこれ:
  • 距離加重値については平尾君のほうの logistic model と同じ関数を使う
  • 14m 離れた樹木の影響まで入る
  • 14m 以内に樹木がいない個体は I 統計量計算から除く
  • I 統計量は全 plot で評価する --- 異なる plot の樹木との間の加重はゼロ
  • randomization の回数は 2000 回
  このあたりの報告メイルおくる． 時刻はすでに 1920 か．
• 1940 研究室発． 2020 帰宅． 晩飯．
• 夜中にごそごそと 大阪大会 の次の新潟大会がらみの雑用なんぞを．
• [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 (0840): 米麦 0.7 合． モヤシ・油揚・コンブの味噌汁．
  • 昼 (1410): 研究室お茶部屋． 米麦 0.7 合． モヤシ・油揚・コンブの味噌汁．
  • 晩 (2210): 米麦 0.7 合． 煮豆たきこみ飯． コマツナあえもの．

2005 年 03 月 22 日 (火)

• 0830 起床． 朝飯． コーヒー． なんだか朝からあちこちとメイルやりとり． 1030 自宅発． 曇． 1045 研究室着．
• 雑用メイルのつづきとか． この「人間どっくの助成」な紙きれどもって何なの …… しょうがないので， 文字を追う． どの医療機関も自宅からは結構はなれているんで， 大学からもよりのところにした． ここの良いところは土曜日も検査できる， というあたりで． なぜそれが良いのか， というとここの総務掛に「特別休暇申請」 なる紙きれを提出しなくても受診できるからだ．
• ところで明日また 苫小牧 におじゃますることになった．
• 一連の苫小牧 parasitoid 計算プログラムのみなおし作業． 細かい改善とか．
• お， 苫小牧の平尾君から何やら面白そうな図が送られてきた …… よくわからんけど， ミズナラの leafminer のごとく莫大な個体数になると， 捕食寄生者 (parasitoid) の中には specialist 的にふるまうやつらがでてくる， ということか?

• そして， 過去数年間つづいている観測データシートの改善が いまなお続いている， とのこと． ためしに新旧両データを比較する作図をやってみる …… たしかに， けっこう違うね．

• まあ， 生態学とゆー分野ではありがちなことです． 昼飯．
• 講座の彩色激光プリンター， CANON LBP-2810 がひと月以上まえから不調状態だったんだが (マゼンダ・イエロートナーの「トナーもれ」みたいな状況) …… ためしに， 現在つかってる再生カートリッジをべつものに交換したら なおった． セレンドラムが劣化したんぢゃないか， と思ってたんだけど， トナーつめかえ会社によるとそうとは限らない， とのこと． ともかく引き取ってもらって調査結果をまつか．
• 雑用のたぐいは片づいていく． しかし 大阪大会 の準備はススまん． 嗚呼， 自由集会 だいじょうぶなんだろうか (今回は， 私の発表はないとはいえ)．
• 1850 研究室発． 1905 帰宅． 晩飯．
• 晩飯後， 自由集会 のうちあげ会場予約の件でなやむ． 会場から近くて， 人数の変動に対応できて (予想される幅 10 - 20 人超)， 参加者がばらばらに分断されなくて …… というような条件を勘案しつつとある店を限定するのに 一時間も費してしまった． 大阪に電話かける． なんとか対応してくれそう． ということで， うちあげ会場 は 長屋スタイル居酒屋 風火山 に決定． 関係者に報告メイルだしてみる．
• ばてた． いやー， 電話で一分以上の会話すんの， すごくひさしぶりなもんで．
• あ， 明日はまた 苫小牧 訪問です．
• [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 (0900): 米麦 0.7 合． 煮豆たきこみ飯． ワカメスープ．
  • 昼 (1340): 研究室お茶部屋． 米麦 0.7 合． 煮豆たきこみ飯． コマツナあえもの．
  • 晩 (2030): 米麦 0.8 合． ニラ卵． ブナシメジ・ワカメ・豆腐・煮干の味噌汁．

2005 年 03 月 23 日 (水)

• 0740 起床． 朝飯． コーヒー． 0855 自宅発． 晴． 本日は 苫小牧研究林 出張である． 0905 JR 札幌駅着． 本日は苫小牧までの往復割引特急券というのを買ってみる． 2960 円 (乗車券だけだと往復 2820 円)． 0919 特急北斗に乗って札幌発． 1005 苫小牧着．
• で， 本日は苫小牧市徒歩縦断ではなくタクシーだ． 特急だのタクシーだのらしからぬ贅沢な旅ですな． しかし， 村上さんから昨日いただいたメイルによると， 昨今の雪どけの影響で苫小牧市は泥濘の中に沈降しつつあり， とくに研究林周辺は多数の「落し穴」があるので 苫小牧近辺で多用されてる水陸両用車でないと 踏破できない， とのことだったんで …… しかしながら， 本日は水量が少なかったのでゴム長靴でもあれば， なんとか渡渉できそうなかんぢではあったが． 1020 研究林庁舎着． タクシー代 1440 円．

[苫小牧市民たちの期待]

「目指せ夏・春連覇」 …… このようなものが庁舎入口にはられていた． そういや， 苫小牧駅で待機してた タクシーの運転手氏もスポーツ新聞高校野球欄を熟読することに没頭していて， 客がドアたたくまで気づかなかったからなぁ．

• で， 大阪大会 直前対策こんさる業 …… まずは， Silwood 的な捕食寄生者 overlap 円環図が R でうまく作図できない， とお悩みの平尾君に高校数学 (一次変換) を応用する R 作図術など …… ようこそ作図プログラミングわーるどへ， というところか．
• その後， 村上さん・平尾君と parasitoid な結果のとりまとめの検討あれこれ． 残念ながら， Silwood からくる Godfray が驚愕のあまり気絶してくれるような結果はない …… まあ， これはまた次の機会に．
• 昼飯． 音羽町の藤蕎麦へ． しかし， 田中健太さんからそこで出された面倒な状況の統計問題にとらっぷされて， 蕎麦の味とかよくわからづ．
• 庁舎にもどって健太問題検討にさらに 2 時間ほど費す． こういう場合， 実験の具体的な手順とかについてよく聞くと解決することがある． 本日も， とある fixed effects とされてたモノが， ぢつは random effects ぢゃんということで 混合モデル導入によって， まあなんとか整理して一件落着．
• また村上さんと parasitoid 雑談したり (ポスター作成は間に合うのだろうか)， 一次変換による図形の回転なる技術を修得した 平尾君のしるうっど図を見物したり (ミズナラから大量の parasitoid が「超過輸出」されてることになってる …… ホントか?) …… で「直前対策」はだらだらと対策されるのであった．
• 平尾君の車で駅まで送っていただき， 1731 JR 苫小牧発． 特急すずらん． 1822 札幌着． 1850 帰宅． 体重 74.8kg． うーむ， 重い． 晩飯．
• [今日の運動]
  • うんどう休養日になってしまった．
• [今日の食卓]
  • 朝 (0800): バゲット． リンゴ．
  • 昼 (1240): 音羽町の藤そば． 大もりそば． 650 円だったか? (これもよく覚えていない)
  • 晩 (1930): 米麦 0.8 合． ブナシメジ・ワカメ・豆腐・煮干の味噌汁．

2005 年 03 月 24 日 (木)

• 0830 起床． 朝飯． コーヒー． いかん， どうも不調ぎみ． 1015 自宅発． 晴． 1030 研究室着．
• いろいろとメイル書きで 2 時間ほど費されてしまう． 新 PD の亀山さん (大原研究室 から研究科内移籍) と新 D1 小林君がやってくる．
• 竹中さんからご指摘いただき， 3/30 (水) 夜の自由集会 は何やらサッカーの重要な試合の時間と重なっていることが 問題になるかもしれない． というのも， コメンテイターをおねがいしているのは ……
• げ， また北大が「すぱむブラックリスト」に挙げられてしまってたらしい 学外には (意味もなく) 隠匿されている ペイジ からの引用:

2005年3月23日現在、北大ウィルスウォールがspamcop(ブラックリスト)に登録されております。
これにより「spamcopに登録してあるIPからのメールを受信拒否」と設定されているメールサーバに対して、
北大からメールを送信出来ない症状が発生しております。
現在対応中ですが、復旧までもうしばらくかかりそうです。
なお、最近では北大内の特定端末からスパムメール等を大量に送信された形跡が認められて
いなかったにも関わらずspamcopへ登録されてしまいました。
（複数の端末が少量のスパムメールを送信し続けている可能性があります）
各ユーザ様におかれましては、ご使用中の端末がウィルス・スパイウェアに感染していないかの
確認をお願い致します。
↓
2005年3月24日未明、北大ウィルスウォールがspamcopブラックリストから登録解除になりました。
現在は正常にメール配信されておりますが、引き続き各ユーザ様におかれましては
セキュリティ対策の徹底をお願い致します。

• 昼飯調達のため， 北大生協へ． ここ数日で構内の歩道上の積雪は急速に消失しつつある． 北大構内走できそうだな． 研究室にもどって昼飯． 富山大で働く谷さんがなぜかしらこちらにやってくる． 講座へのおみやげとして「ぶり寿司」なるおしずしをいただく． そういうのもあったんだ ……
• 苫小牧 parasitoid ぎょーむからは一時的に釈放されたような気がするので， 自由集会の準備とかにとりくんでみる． 私が話すべきことはほとんどないのだが．
• なかなか， アタマがきりかわらない． うー
• 私が話すべきことは (時間は 7-8 分以内)
  • 今日の自由集会はこういうことやります
  • 「モデル選択」とは簡単にいえばこういうもんです
  • 「尤度 (ゆーど)」とはこういうものです
  だけ， だよな． とりあえず， 表紙．

• ぢりぢりと匍匐前進．
• お茶部屋に逃げて， 亀山さんや谷さんと雑談．
• またぢりぢりと匍匐前進．
• 1830 研究室発． 谷さんや大学院生たちと北大正門前の 松 へ． 最初は 5 人だったけど， いれかわりたちかわりいろいろなヒトたちがやってくる． 2355 帰宅．
• [今日の運動]
  • うーむ
• [今日の食卓]
  • 朝 (0910): 米麦 0.4 合． 卵焼き．
  • 昼 (1350): 研究室お茶部屋． 北大生協ハンバーガー．
  • 晩 (1910): 松 でいろいろと．

2005 年 03 月 25 日 (金)

• 0800 起床． 朝飯． コーヒー． 0910 自宅発． 雪， これは後に吹雪になる． 今シーズン最後の降雪か? 0925 研究室着．
• 本日は， 苫小牧 parasitoid 再計算， 苫小牧 parasitoid ポスター検討， 研究科修了祝賀会その他ひとのではいりあれこれ， DNS 設定という生態学会 (大阪大会ではなく) な雑用， などなどでおわれてしまった．
• 苫小牧 の平尾君がポスター発表の準備に関する質問メイル送ってきたんで， それについて回答してるうちに， 計算まちがいに気づいた． プログラムのばぐ修正． 再計算に 3 時間ほどついやす．
• その間， ポスター準備稿版をみてコメントあれこれ．
• 1250 ごろ研究科の修了祝賀会に出て， 昼飯とする．

[修了祝賀会]

めでたい席． とはいえ， 私は 40 分ほど滞在してあれこれ食べておりました．

• parasitoid 再計算の結果がでそろいつつある． 調べてみると， いままでとあまりかわらず， か． ともあれ， そのあたり平尾君がダウンロードできるようにする．
• 四月からこちらの研究生になる雨竜研究林の 野口さんとお茶部屋で雑談など．
• DNS 設定， 書籍・ネットを調べたり， かとーさんと議論してるうちに， ようやくわかってきた．
  1. ドメイン名を JPRS まわりで取得する (あるいは ISP やレンタルサーヴァー屋に取得してもらう)
  2. サーヴァーに使いたいマシンで DNS サーヴァーの準備
  3. このマシンの IP アドレス (またはホスト名) をやはり JPRS まわりで nameserver として登録する (あるいは ISP やレンタルサーヴァー屋に登録してもらう)
  4. サーヴァーマシンでプライマリ DNS サーヴァーを起動， 動作を確認 (dig コマンドなど)
  5. あちこちの DNS サーヴァーから引けるようになるまで待つ (どれぐらい時間かかるのか?)
  というような手順でよい． とりあえず， 3. のような登録手続きをやってもらえるのかどうか， レンタルサーヴァー屋に問いあわせる．
• 平尾君がすばやくポスター修正版おくってきたので， またそれを検討・コメントとか．
• 浦口さんが講座を去られる． なんと言いますか， ひとつの時代区分でしたねえ． 今回， 講座を去るのは M2 全員 (立花さん・平林さん・堀端君)， それから D3 (苫小牧ではない) 平尾君 (あわたただしく行き先が決まった)， PD 石井さん (は 3 月初めごろにすでに移動された)．
• nameserver 質問に対して返信． やはりレンタルサーヴァー屋さんに nameserver 登録してもらわんといかんわけだ． さっそく生態学会用のサーヴァーを登録してもらう (これはすぐに終了)． こちらはすでにプライマリ DNS server の設定はしてる (つもり) なのであとは時間が経過すれば， どこからでも引けるようになるはず， なんだけど ……
• これって大阪大会の次の新潟大会その他生態学会事務局あれこれなる雑用なわけですよいやはやいやはや
• 2030 研究室発． 谷さん・院生たちと晩飯． 2150 帰宅．
• parasitoid ポスター， どうやら無事に完成しつつあるようで．
• 世の中 すぱむメイルで遊ぶ連中 ばっかりだった， とは． 私はそういうことすんのは 1000-10000 人に一人ぐらいだろう， と思ってたんだけど実際にはそれより 100 倍以上も多いようだ． いやはや． すぱむ商売がつきないはずだ．
• [今日の運動]
  • うんどう不足な日々
• [今日の食卓]
  • 朝 (0820): クロワッサン．
  • 昼 (1255): 研究科修了祝賀会． 料理はいわゆる生協おーどぶる．
  • 晩 (2100): 北 14 西 4 の瀋陽飯店． ニラレバ定食 650 円．

2005 年 03 月 26 日 (土)

• 0700 起床． 朝飯． コーヒー．
• 洗濯機など動かしつつ， 大阪大会の次の新潟大会雑用のつづき． プライマリ DNS server 設定して， 一晩放置しておいたら設定がネット上を伝播していって， どこからでも「引ける」ようになった． TurboLinux Appliance Server の仮想サイトなる設定を使って (つまりは named.conf まわりと httpd.conf まわりの設定を変えてるのにすぎないわけだが)， サブドメインの web アクセスとかを点検． まあ， よろしかろう．
• と一件落着したんで怠業． いやはや．
• そういや， 昨日しまつした雑用のひとつ， CANON LBP-2810 カラーレイザープリンターの トナーカートリッジ (EP-86) 再生に関する， つめかえ屋とのやりとり， というのがあったな． なんでも， 近ごろのカートリッジはいちいち内蔵チップで 「個体性」 をもたされてるらしく， これがとらぶるの原因にもなりうる， とのこと．
• 1200 自宅発北大構内走． 市内・構内の路上にまだ雪は残っている． 天気は曇ときどき晴． 1245 帰宅． 体重 74.8kg． あいかわらず， 重い． 昼飯．
• 1500 自宅発． 雪． また東区北 9 の Homac へ． 弁当箱が壊れたもんで． 積水 HPL805 (0.18L, Homac 価格 198 円)． ついでにまたヘンなボールペン買う． パワータンク (Homac 価格 168 円)， なんでも 3000 hPa の圧力でインクを押し出すらしい．
• 「直液式」 ボールペンはふだん使ってるぶんにはいいんだけど， 飛行機の機内の減圧・加圧でインクがもれてくるんだよね．
• さらについでに「冬物放出」 ということでウォームアップスーツ上下 3L (2980 円)． どこで作られたもんかわからん． まあ， 縫製とかはちゃんとしてる． 撥水・光反射． 1600 研究室着．
• 自由集会 の準備をぢりぢりと続ける． しかし， 進捗よろしくない．
• 2040 研究室発． 2100 帰宅． 晩飯．
• だめだ． 作業がススまん． (後記: 翌日昼ごろになって， ようやく必要最小限な「前口上」 だけはアップロード)
• [今日の運動]
  • 北大構内走 45 分間．
• [今日の食卓]
  • 朝 (0800): リンゴ．
  • 昼 (1345): 米麦 0.8 合． ネギ・ブナシメジ・豆腐・煮干の味噌汁． ハクサイ・エノキダケ・卵の炒めもの．
  • 晩 (2120): 米麦 0.8 合． ニラ卵炒飯． ネギ・ブナシメジ・豆腐・煮干の味噌汁． ハクサイ・エノキダケ・卵の炒めもの． これで， 冷蔵庫はほぼくりあー．

2005 年 03 月 27 日 (日)

• 0700 起床． 朝飯． コーヒー． 自由集会， 前口上の準備． 出発の飛行機の便をひとつ遅らせることに．
• 1130 ごろ 「前口上」 (たった 8 ペイジ!) ができたんで， アップロード． いやはや， こういう図をまぢになって作っているからで (計算・作図はとうぜん R ) ……

• 旅じたく． ちょっとだけ昼飯． 1257 自宅発． 小雪． 1304 JR 札幌駅着． 空港まで 1040 円． 駅にある JAL checkin 機で搭乗便変更． そうそう 1420 発だよな． 1310 快速エアポートにのって札幌発． 1349 新千歳空港着．
• 荷物をひとつにまとめて検問突破． 今日はとくに問題ナシ (工具のたぐいとかも自宅においてきたもんで)． えーと， 15 番搭乗口， 1415 出発のはずが 15 分以上おくれてる JAL2504 便 …… 関空いきだって ?! 関空っていえば， あの絶海の孤島の飛行機がどんと着陸すれば土台がぐらぐらゆれて滑走路のはしっこなんかがちゃぷちゃぷ波に洗われたりする 21 世紀型あとらんちすだの木星浮遊大陸だのというウワサの …… 嗚呼， 本日中に大阪市内に到達できるんだろうか …… いやいや， そもそも着陸できるんだろうか?
• いやはや， 千歳発の便は関空・伊丹まとめて「大阪行」としてあつかわれるんだよね． 忘れてた．
• たしか， 私鉄南海のらぴーととかいうなんば直行電車があったはず． なんばからちょっと北上すれば大阪の宿で， さらに北上すれば生態学会会場． まあ， 1800 ごろスタートする自由集会には遅れるかもしれんな．
• 搭乗口前で 30 分ばかり待つ． その間にも， 多数のおねーさんたちがいつものごとくぱたぱたと走りながら往復している …… う? ひょっとしてこれって千歳だけの現象ではなかろうか． なんか， 他の空港よりぱたぱた密度が高いような気がする．

[本日の搭乗機]

いまや世界的に絶滅が危惧されている 3 ジェットエンジン旅客機， DC-10 であります． ちなみに製造元のほうはとっくのむかしに消滅して， ぼーいんぐ社に吸収されてしまってる．

• 1433 搭乗． 1453 千歳離陸． ジェット気流に逆らいつつ西へ． 機内で， 自由集会 の前口上の修正作業．
• 1651 関空に着陸． 乗客には大阪人が多いので， 滑走路上で逆噴射が終わりかけるや否やかちゃかちゃとベルトを外し， 駐機スポットで止まりかけると立ち上がって荷物をおろし始める． 何ごとも先ばしらずにはいられないらしい． 南海空港線の駅に移動． なんばまで 890 円． ラピートは指定席券 500 円を買わんといかんそうなのでヤメ． 1704 急行に乗って同発． 車内， 競馬新聞ひろげたおっさんたちが通路をはさんででかい声で議論． これも大阪的光景というべきなのか? 1753 南海なんば着．
• ここから迷宮のごときなんばの地下・地表をいったりきたりで， 地下鉄四ツ橋線のなんば駅に到達． 1805 同発． 1806 一駅で四ツ橋着． ここまで 200 円．
• 四ツ橋駅 4 番出口の西側 50m ほどのところに大阪の宿， 東横イン心斎橋西 があった． 1809 チェックイン． 1814 荷物をおいて同発．
• ここから 大会会場 までけっこう遠かった． 途中のサンクスで大阪府の地図帖かってしまった (まあ， 地図を買うのは半分は趣味なんだけど)． うろうろしたあげくに 1840 会場着．
• 10F の受付はすでに閉鎖されてた． 11F の自由集会会場に移動． 木材解剖特性からみた熱帯樹木の生態　-熱帯林研究の新しい展開- ， えらく混んでますな．

[廊下にあふれる]

でかいビルなのに部屋はせまかったり．

• しばらくすると室内に入れた …… というか最前列で目の前にスクリーンが．
• で， 途中からしか聞いてないわけだが …… 皆さんとりあえずやっておられることは， 道管サイズ分布の計測． それはいいんだが， 「場所」を特徴づけるはずの統計量が， どの樹種も等価な全樹種平均とかだったりすんのは ちとヘンではなかろうか …… というようなことを終了後に清野さんや北山さんに言ってみた． 当方にも改善案ないわけだが．
• 最後の尾形さん (京大農) のハナシは私にとっては目新しいもので …… 幹のうすぎり円盤に軟 X 線あてたりして， 道管要素の配向が木理にそっているか， というようなことを調べておられる． いやはや， 私は道管要素とか木理 (道管要素が整列してる方向 --- 通直木理・らせん木理・交錯木理などいろいろある) とかいうコトバも知らなかったぐらいなんだが． ともあれ， 道管ネットワークという概念は 観測データの処理から水運搬効率にいたるまで いろいろと統計学的な問題を含んでいる．
• コメンテイターは北村さんと石田さんでこれまたいろいろとおもしろいことを． 北村さんによると， 通導なハナシは生態系生態学にとって問題解決のカギになる可能性あり， それはこれによって樹高分布みたいなのを予測できるから …… うーむ， これはとりっきーなハナシのようにも聞こえる． また， ちかごろは道管に水が入ってるかどうかを確認できるタイプの 走査電顕が使われつつあるとは石田さんの言及．
• 2040 終了． ふと気がつくと隣に宮崎さんが． と思ったら， 狭い室内には知ってるヒトたちばかり ……
• そういう皆さんたちと， JR 東西線新福島すぐ北の名前失念和風居酒屋で (後記: 環状線福島駅だった)． (さらに後記: こうじや，でした) うーむ， また道立林試の内情にくわしくなってしまった．
• 2250 ごろおひらき． 雨． 阿波座方面に帰るヒトたちとタクシーあいのり． 私の止まってるところは阿波座よりさらに南東になるわけか …… 2310 宿に帰着． 昨年 3 月の ぎょーむ日誌 みながら DHCP 設定．
  1. /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-eth0 で BOOTPROTO=dynamic
  2. sudo /etc/init.d/network restart
  3. root になって /sbin/dhcpcd
  おお， つながった．
• suspend すると DHCP 接続きれるんで， /sbin/dhcpcd -k (kill) してから /sbin/dhcpcd．
• [今日の運動]
  • うーむ， また運動不足な ……
• [今日の食卓]
  • 朝 (0740): 米麦 0.7 合． ネギ・ブナシメジ・豆腐・煮干の味噌汁．
  • 昼 (1230): クロワッサン．
  • 晩 (2130): JR 東西線新福島駅すぐ北の名前失念和風居酒屋 (後記: 環状線福島駅だった)． (さらに後記: こうじや，でした) 刺身だのイイダコ酢みそだの， 魚介料理をいろいろと．

2005 年 03 月 28 日 (月)

• 0720 起床． 眠い． のんびりすることに． 風呂． 朝飯． コーヒー． 0915 宿発． 雨． 0940 研究室着．
• 口答発表いくつか聞く． うーむ …… 結果率×結実率 を一般化線形モデルにほうりこむ， というようなすごいハナシを聞いてしまった． こういう創意工夫は大学院生の強みかつ弱みというべきなのかも．
• ポスター会場をふらふらとさまよう． やや， せまい．
• 小林さんと昼飯． 隣接するホテルでパンを買い， 1F エスカレイター横の椅子で食べる． 会場近辺は食い物屋密度がきわめて低く， しかも値段が高いらしい．
• ひきつづきポスター見物． 私が以前にいた地球ふろんちあからいくつか発表が． リモセンな人の三次元光計算ってのは， 物理モデルがきちんとしていますなぁ．
• いくつかのポスター前でデータ解析議論を夕方ごろまで続けてしまった． 難しい問題ばかりだ …… 皆さん複雑な相互作用を検出しようと試みており (多遺伝子座だの空間相関だの)， よく考えられたランダマイゼイションや Markov Chain Monte Carlo (MCMC) 法を必要とするような研究が増大しつつある， というかんぢだ． これらは従来の手法では対応できんし， その場でぱっとマシな解決策を構築できない， というような．
• 粕谷さんと九大の院生 (安元さん・遠山さん) と晩飯を食うことになり， 食べ物屋をもとめて土佐堀南側の領域をふらふらとさまよう．

[おでん屋]

で， 30 分以上の探索のすえに見つけたおでん屋 新なにわ筋ぞい． 関西ふうのおいしいおでんをひさしぶりに食べた．

• さらにこのあと宮本さん壮行会があるので， 1950 ごろ粕谷さんたちとお別れして， また北上する．
• 昨日の居酒屋の至近， 環状線福島駅すぐ北のマレイシア料理屋 イーデン に 2020 ごろ到着． ぞろぞろと宮本さん関係者があつまり， にぎやかな状態に．
• 2300 ごろおひらき． 私はそのまま歩いて帰り， 2350 宿着． 地下鉄に乗ればよかったか， とあとで地図をみていて気づく．
• [今日の運動]
  • 大阪市内散歩合計 2 時間ぐらい．
  • 腹筋運動 30 × 3 回． 腕立ふせ 5 × 3 回．
• [今日の食卓]
  • 朝 (0810): 東横インの無料給食． 具体的には味噌汁・にぎり飯．
  • 昼 (1250): 会場 1F でパン． えーと， バゲットのサンドイッチとか．
  • 晩 (1810): 新なにわ筋ぞい， 土佐堀・江戸堀のあいだのおでん屋． クジラ・水菜のはりはり鍋とか， すごくひさしぶりに食べた．

2005 年 03 月 29 日 (火)

• 大阪大会 三日め． 0730 起床． 朝飯． コーヒー． 0925 宿発． 晴． 本日は地下鉄利用で会場に行ってみる． 0931 地下鉄四ツ井線四ツ井駅発． 0940 肥後橋着． ここまで 200 円． 0948 会場室着． ふーむ， 徒歩 25-30 分， 地下鉄 20-25 分， というところか．
• シンポジウム「植物の光馴化の生理生態学」 に途中から参加． えー， 私はぱいぷ樹木 の電気盆栽なんぞやってるくせに， このあたりちっとも体系的に勉強したことないんだが …… このあたりの数理モデル化とかやる場合には， 思いこみのたぐいは危険きわまりない． 現物をさわってるヒトたち (複数 …… おそらく， せかんどおぴにおんとやらが必要) によくお尋ねする， という注意が必要だろう． 明環境にさらされたからといって どの樹種も葉っぱを厚くして馴化するわけでない， ジェネットが違うからといって可塑性の range の相違が 簡単に検出できるわけでない， 常緑の低木だからといって冬にかせいでるとは限らない， などなど ……
• ポスター会場へ． 鳥のテリトリー推定で MCMC 法のような手口を 自力で構築してるヒトがいて， 感銘うけた． とりあえず， ありがちな MCMC 法との対応関係をコメントしてみる． 本邦マルハナバチまにあっくマフィアの一人， 牧野さん のポスターを拝見する． 私のマルハナバチ理解はちっとも進捗しないけど， マルハナバチデータの解析についてはなんだか見通しがたつようになった．
• 残りの時間は植物の生理生態まわりにトラップされてた． 勉強になる …… しかし， そんなに多くのポスター見れないんだよね． 意外と．
• しかし時間はどんどん経過して， ですね． すでに 1500． 2F カフェで昼飯． 小林さん・浦河さん師弟， 半場さん と． 午前の光馴化シンポジウム関係者が集まり， いろいろとハナシをうかがう．
• 1630 ごろ， 東北大の占部さん・河田さん・彦坂さん， 山梨大の岩田さんと． なんか森林モデリングに関しては， 甲山さんや竹中さんのモデル みたいなやつの標高版， でいいんじゃないのとのこと． まあ， たしかに， たぶんそれ以上のことはできそうにない．
• 1800 ごろ会場発． 懇親会会場にいく佐久間さんと途中まで同道． 博物館のハナシなどいろいろと教えてもらう． 私は懇親会に参加しないんで， 1840 宿に帰着．
• 明日の自由集会うちあげ の電話交渉． 当方の人数が定まらないんで， 先方は困っている． まあ， そのあたりの不確定性をのんでもらう．
• 2000 晩飯にでる． といってもすぐそばの 街かど屋 (つまり牛丼屋スタイルの定食屋)． 通導抵抗の問題考える． 宿にもどる．
• 自由集会準備， なにかもうちっとススめるべきなんだが， ススまん． うう．
• [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 (0820): 東横インの無料給食． 味噌汁・にぎり飯．
  • 昼 (1500): 会場ビル 2F のカフェ． サンドイッチセット 800 円．
  • 晩 (2010): 街かど屋 のサバ煮定食 580 円．

2005 年 03 月 30 日 (水)

• 大阪大会 四日め． 0730 起床． 朝飯． コーヒー．
• 自由集会 の前口上の改善 …… はススまないので， 練習． やはり短時間でこのハナシをまとめることは難しい， と理解できた．
• 0950 宿発． 晴． 1015 会場着．
• 夕方までポスター会場に入りっぱなし． ポスター賞審査員とか押しつけられていて， ですね． しかし他人の作った「評価基準」で ごくいいかげんなる得点づけやるってのも楽しくない． 私が「おもしろそうだなあ」と思ったポスター， 必ずしも得点たかくないんだよねぇ．
• 審査員というか得点づけ掛やらされる唯一の利点は， ふだんは聞かないハナシを詳しく聞ける， というあたりか． というのは私は前回も今回も「その他」的な分野を担当させられるんで． しかし， そのあたりで時間かけるとハナシを 聞きたいポスターが聞けなかったりするわけだが．
• 1650 ごろポスター会場から自由集会会場前に移動． 1700 すぎに会場準備． うーむ， このリモート式 (ぷろぐらまぶる?) 照明操作ってのが ……
• 1730 自由集会 「デ−タ解析で出会う統計的問題 --- 検定かモデル選択か」 開始． 会場内の人数は 150-200 人， というところか? 方法論の自由集会はいろいろな分野からヒトがくるので， けっこう集客力ある． ただ単に， 粕谷さんに「いぢめられたいヒトたち」が集まっただけなのかもしれないけど． 私が最初の 15 分間ほどうだうだと前口上．
• 三中さん 「統計的検定： ネイマン-ピアソンの仮説検定ワールドから始まる モデル選択論のルーツ」． 統計学的検定の一連の手順を復習して， 「解析の手順はデータとる前に決める」 という基本を確認． ところがわれわれはほとんどはそういう使いかたをしていない， という現象から「仮説」の地位 (の変遷) について再考するもの． データは仮説の「生死」を決めるものなのか (ネイマン-ピアソン的)， それともサポートの度合を表すのか (モデル選択的)， というわくぐみが示される．
• 粕谷さん 「いつも検定じゃない−モデル選択，検定，統計的推論の使い分け」． 粕谷さんの主張の焦点は， ある要因が現象の説明に必要か不要かは検定で問い， 問題をそこまで追い詰めていないときはモデル選択が適切だろう， という道具本来の目的の沿った「使い分け」こそが 今後の統計学ユーザーの必須の能力のひとつだろう， というもの． 派生わざとして， 検定に使いたいモデル (の「共変量」など) をモデル選択するのはよいのでは， というような．
• 進行中の日本対バーレーン戦が気になる酒井さんにコメントをお願いする． 過去 20 年間にわたる生態学研究者の統計学との「つきあい」をふりかえり， これからも変転していくであろう状況を生き延びていこう， と決意を表明するものであった．
• 二時間半のあいだ， 興味ぶかい話題提供あり， 活発な議論ありで良い自由集会でした． 2000 終了． おわった．
• JR 福島駅北で うちあげ． 参加人数 19 名． これまた， いつもとは違う分野のヒトたちといろいろとハナシができた． 方法論の自由集会は良いですなぁ ……
• 2250 ごろおひらき． 梅田方向に移動し， 2331 地下鉄四ツ井線西梅田発． 2339 四ツ井着． 230 円． 2341 宿帰着．
• [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 (0750): 東横インの無料給食． 味噌汁・にぎり飯．
  • 昼 (1500): ポスター会場前でパンをかじる．
  • 晩 (2050): 自由集会 うちあげ．

2005 年 03 月 31 日 (木)

• 0720 起床． 朝飯． コーヒー． うだうだとぎょーむ日誌書き． 0950 大阪での宿泊地 東横イン心斎橋西 チェックアウト． 四泊で 25200 円という領収書もらう (前払い)． 晴． 0952 地下鉄四ツ井線四ツ井駅発． 0953 なんば着． ここまで 200 円． 0958 駅のすぐ西にある OCAT 着． 2F バスターミナルで伊丹空港行き切符買う． 620 円． 1010 バスに乗って OCAT 発． 阪神高速道路池田線経由で空港へ．
• 1047 空港着． 出発まで一時間以上ありますな． 飛行機ながめつつカプチーノなぞ飲んだり． 1145 JAL2005 便搭乗． 1203 離陸．

[B767-300]

観光しーづんではないけど， 移動時期だから混んでるんではと懸念してたが …… 空港も機内もけっこうすいてた．

• 1328 新千歳空港に着陸． 快速エアポートに乗って 1349 同発． 1426 札幌着． 雪． 気温は大阪に比べて 10°C ほど低下． 冬にもどる． 1440 研究室着． 昼飯．
• やらねばならぬことがいろいろとあるのに， なにもススまぬ …… とうだうだ怠業してから撤退． 1850 研究室発． あいかわらず雪． しかも積もってるし． 1920 帰宅． 晩飯．
• [今日の運動]
  • うんどう怠業日．
• [今日の食卓]
  • 朝 (0750): 東横インの無料給食． 味噌汁・にぎり飯．
  • 昼 (1500): 研究室お茶部屋． セイコーマートにぎり飯．
  • 晩 (2140): 米麦 0.8 合． 麻婆豆腐． ミズナ・煮干・コンブの味噌汁．