ぎょーむ日誌 2005-08-(21-31)
2005 年 08 月 21 日 (日)
-
0800 起床．
朝飯．
コーヒー．
洗濯．
怠業．
-
1000 自宅発北大構内走．
完全曇天ときどき小雨．
1120 帰宅．
体重 72.8kg．
昼飯の準備．
昼飯．
-
1300 自宅発．
雨．
1315 研究室着．
-
母子里 MCMC 計算，
次にやるべきことは
……
-
結果出力まわりの整備
-
葉っぱのカタチを球→円盤に変更
-
葉っぱにおける明るさ計算
などかな．
結果出力まわりがそれなりに面倒そうなんで，
とりあえず着手してみる．
-
1700
よーやくにして，
結果出力まわりできた．
毎度のことながら，
これはおもしろくないけどめんどくさいところだ．
-
尤度時間変化 → 標準出力へ
-
verbose 出力 → 標準エラー出力へ
-
ハコ情報出力 →
output/fbox%6i.csv
-
葉っぱ情報出力 →
output/leaf%6i.csv
-
povray 情報出力 →
output/povray%6i.csv
まあ，
これらを指定したタイミングで出力していく，
と．
とりあえずファイル出力は 5000 step おき，
としてみた．
Dell 機に試験運転やらせる．
-
ひとやすみ．
お茶部屋で井田君と進化学会仙台大会雑談
(私は参加しないんだけど)．
ぷろぐらむとかみるとやっぱり動物なヒトたちのほうが多いね．
あとあやしいモデルまわりとか．
-
うわっ．
試験運転やらせてた結果で図を描いてみたんだけど
……
これってむちゃくちゃ収束わるかったんだね．
対数尤度の値がおちつくのは 14-15 万ステップあたりから，
か．
初期状態とかもうちょい工夫したほうがいいのかな?
いや，
人間の智慧でどうこうなる問題でもないような気も．
-
母子里葉っぱ MCMC 計算プログラム改良のつづき．
結果出力まわりをつくったというのに，
こんどは葉っぱのカタチを変える試み．
当然ながら結果出力の書式も少しだけ変わるんだけど．
いや，
とにかくイヤなことを先にすませたかったわけで．
-
葉っぱのカタチを変えるといっても，
上述のとーり球→円盤と変更するだけだ．
これは簡単で，
葉っぱに法線ヴェクトルをもたせればよい．
このときに法線ヴェクトルを単位ヴェクトルにしておくのが，
こういった計算の場合のこつである．
あとから光線ヴェクトル (これも単位化)
と内積をとるんだけど，
これがそのまま余弦関数になってて便利なわけだ．
-
まずは，
法線ヴェクトルと結果出力まわり．
とりあえず
POV-ray
図にしてみる．
-
さて，
かかるカタチ円盤変更に伴う光計算やりなおしだが
……
じつはこのあたり少しばかり面倒なことになる，
といまさらながらに判明．
ちょっとやりかたを考えんといかんな．
どうしたもんかな．
-
空腹になってきたんで撤退．
1930 研究室発．
雨．
1955 帰宅．
晩飯．
-
円盤光計算問題，
下校→買いもの→帰宅→晩飯の準備→晩飯のあいだに，
のそのそと考え続けていると対策の工夫がでてきた
……
葉っぱに
「光環境がらみの位置・方位の記憶」
を持たせりゃいいんだ．
つまり葉っぱが
「自分はハコの中でこういう方向の光にあたる位置にいて，
こっちから光があたったら投影面積はこれこれで，
あっちからだと
……」
とゆーふーに．
すごく単純だ．
たぶん高速に処理できるだろう．
-
とコードをみなおしてたら，
また悪質なバグを見つけた．
-
ハコ id 生成がへぼくて，
隣接ハコを見つけてない場合がある
(in
Initialization.pm)
-
ハコ内の葉の「高さ」の計算まちがってる
(in
Light_calculation.pm)
つまり明るさ計算が不正確だった，
ということで
……
いやはや．
地環研 A 棟 8F 闇ネットにもぐりこみ，
プログラムを修正してまた試験運転
(葉は球状のまま)．
-
まあ，
幸か不幸か計算結果はあまり変わらんよーで．
お，
尤度が高くなってる．
これは良い．
また，
直上の相対的な重要性が下がったので，
定常状態における葉数が増えてる
……
いやー，
MCMC 計算の結果はわかりやすい．
-
で，
これからやろうとする円盤葉っぱに関する処理は，
現在のそれよりさらに難しくなる可能性が高い
……
そうならんように努力したいところだけど．
このあたりのデータ構造とアルゴリズムを寝ころがって考えてみる．
-
図をかきながら，
「えーと，
x-y 平面の四方向をこういうふうに東西南北と仮称して，
東の下が西の上につながって
……」
と検討していくと，
そんなにややこしいしろものではない，
とわかった．
よしよし．
-
[今日の運動]
-
[今日の食卓]
- 朝 (0820):
パン．
- 昼 (1230):
米麦 0.7 合．
メカブ．
ニラ・ナメコ・豆腐・昆布の味噌汁．
あいかわらず鍋炊飯．
当家の炊飯器，
こわれてから数ヵ月間放置してるんだが
……
自己修復用にインストールされてる
ナノマシン
の調子がよくないのか，
なかなか使えるようにならん．
- 晩 (2020):
米麦 0.7 合．
ネギ・豚バラ・卵炒飯．
ニラ・ナメコ・豆腐・昆布の味噌汁．
ミニトマト．
2005 年 08 月 22 日 (月)
-
0645 起床．
まだ雨ふってるな．
朝飯．
コーヒー．
0830 自宅発．
曇．
0845 研究室着．
-
円盤葉っぱの光計算のしくみを作り直していく．
これって以前のものより計算量ふえるんだけど，
てぬきモデルとしてはすっきりしていると思う．
すくなくとも短く書けている．
-
ついでに Dell 機のほうで
(昨日の計算プログラムをそのまま使って)
初期状態などを変えて試験運転のつづき．
MCMC 計算が初期状態によらずに定常状態に遷移するかどうかのチェック，
など．
-
light interception (光遮断，遮光率)
の反対語は
light transmittance (光透過，光透過率)
か．
-
だいたい面倒な部分はかたづいたかな，
というあたりで小林さんと昼飯にでる．
晴れてるけど涼しい．
気温 23-24°C
ぐらい．
-
昼飯前に作った部分のバグとり．
ひととーりできたようなんで，
1515 Dell 機で試験運転開始
……
ふーむ，
当然のことながら，
なんだけど
……
葉っぱを球→円盤にしたんで，
葉っぱ枚数が増える．
8000 枚台 → 13000 枚台，
というあたりか?
[円盤葉]
この計算世界では，
葉っぱのカタチを円盤にしたところで，
「せまい空間にたくさん詰めこめる
(詰めこむ必要がある)」
ぐらいしか変化がないんだけど．
-
計算は遅くなってしまったか
……
Dell 機でも 30 分で 65000 step ぐらい．
まあ今までより倍の計算時間を必要としている，
というところか．
葉っぱ生成で時間くってるんだろな
(ここに面倒が集約されているから)．
収束はどうなんだろ
(あと 30 分以上またないとわからない)．
-
小林さんのところにアカマツ原稿 (光合成補償)
の直しがもどってきたんで，
私担当部分を少しばかり検討
……
自分の作文ながら，
あいかわらずヘンだ．
このあと，
原稿はすばやく投稿されてしまった．
-
母子里 MCMC 計算，
葉っぱを円盤にしても定常状態での尤度はそれほど変わらない?
いや，
さすがに多少は良くなってるな．
その代償として，
というべきか収束そのものは遅くなってしまったみたいだ．
まあ，
葉数もかなり増えてしまっているから，
当然そうなるんだろうな．
-
ササ除去区のダケカンバ林分 MCMC 25 万 step で 120 分か．
なンかまだ尤度が変化してるよーな気がするんですけど．
-
で，
見た目に関してはすかすか林冠の葉っぱが増えた，
という以外はよくわからんな．
観測データへのあてはまりは
それこそケタちがいに改善されてるんだけど．
-
まあ，
計算に時間かかるのはしょうがない
……
あ，
そうか．
保存してる計算途中経過から林分を再構成できるようにすべきなのかな．
入出力まわりの改造はめんどうだな．
-
あと，
ハコ内葉数の事前分布とか考えるべきかもしれんな．
すごくばらついてる負の二項分布とかになってそうだけど
……
いや，
もっと
「葉数ゼロか，さもなくばたくさん」
といった分布か?
まあそれは事後分布がそうなれば良いわけで
……
えーい，
そっち方面のモデル拡張はあとまわしだ．
-
晩飯．
-
ササ区のダケカンバの葉っぱ分布 sampling 計算おわった．
25 万 step 112 分．
まだ収束してないかんぢだ．
そして，
尤度がだんとつに良くない
……
Full model への近づきかた
(deviance)
でこれを見てるわけだけど，
ササ除去区だともっと「尤もらしい」値になるんだけどな．
-
まあ，
あてはまりの「見た目」はもちろんかなり改善されてるんだが
……
やっぱササ除去区と比べると，
MCMC 標本の見た目もちらかってるような気がするな．
ちらかってるとはすなわち，
下の図の赤 +
1320 個の観測点のうち数十個において格段にあてはまりがわるい，
ということなのかしらん．
-
計算プログラムにはまだ何かバグがありそうな気もする．
しかしササ除去区ではうまくいくのにな．
ササ区 (にたくさんある) 欠側値のあつかいとかに問題あるのかな．
-
初期状態おなじにして今度はササ除去区でもういっぺん計算やらせてみる
……
ササ除去区計算，
今回のほうが定常への収束が速い (ように見える)．
そこで実現している尤度も先ほどと同じだ．
Full model との対数尤度差は 3000 ていどか．
つまり初期葉群分布の問題ではなさそうだ．
-
院生のこわれ計算機修繕商売．
Apple 社の iBook (OS: Tiger)
でモニター設定がヘンになってしまって，
再起動しても本体液晶ディスプレイになにも表示されない
……
なんじゃそれは，
と思いつつヒネってるうちに，
ひどく古典的な手法で解決した．
新しい Mac においても依然として
PRAM クリア
わざが有効だったのである
(再起動してすぐに
command + option + P + R)．
(後記: しかし結局のところコワれてしまって，
修理工場おくりに
…… Apple 社の hardware って ……)
-
初期状態に何か問題あるかも疑念はなくなった．
ササ除去区の場合，
上の「あわない」結果を出力した初期状態から出発しても，
他の初期状態と同じ結果が得られた
(下の図)．
やはり欠側値処理か?
-
2200 すぎ帰宅しようとしたんだが
……
「あてはまりの悪いハコ」に加重をかけてランダムに選択する，
という方式を試してみたくなりプログラム改造．
-
試験運転開始．
しかしあまりよくないような
……
そのまま放置して
2310 研究室発．
2335 帰宅．
[北 12 条生協]
残暑おみまいもうしあげます．
といっても当地はすでに「秋」になってるらしく，
札幌市のすーぱーではしばらく前から
「秋」
フェアやっております
……
まぁ，
正月 4 日
から「ばれんたいんでー」売りするような店なんだが．
-
研究室の計算機の MCMC 経過をモニターしてるんだが
……
こりゃだめだ．
「あてはまりが悪いところに加重をかけて選ぶ」
方式はちっとも良くない，
とわかった．
かえって悪くなっている．
このあたり，
やはりちょっとした思いつきでどうこうなる世界ではないみたいだ．
手もとの計算プログラムはもとにもどす．
つまり無加重ランダム選択．
-
[今日の運動]
-
[今日の食卓]
- 朝 (0720):
米麦 0.5 合．
ニラ・ナメコ・豆腐・昆布の味噌汁．
ミニトマト．
- 昼 (1315):
小林さんと北大生協クラーク館食堂で．
ライス S．
豚汁 S．
サバみそ煮．
サラダバー (海藻メインに)．
515 円．
580 キロカロリー．
- 晩 (1930):
地環研前定食屋「天勝」
サバ塩やき定食．
650 円．
2005 年 08 月 23 日 (火)
-
0700 起床．
朝飯．
コーヒー．
0840 自宅発．
曇．
0855 研究室着．
-
母子里葉群分布 MCMC 計算，
こんどは入力まわりを改善して，
「途中経過」を読みこめるようにする準備．
パラメーターファイルまわりもめんどうになるんで，
まずはそちらを修正．
-
小林さんの Windows 機に
R
インストール．
RjpWiki
の
ここ
に記されてるよーにやらんといかん
……
ということをど忘れしてて，
Menu 文字が部分的に文字化け，
とゆーか．
途中で
Version for East Asian Languages
を選ばんといけませんね．
いやはや．
-
まあとりあえずは稼働するんで，
いっしょに動かしてみたり．
しんぷるなのは R の利点だ．
しかしながら，
初心者の視点でみるとたしかにちょっとそっけないかも．
-
ついでに
Tinn-R
もインストール
(本家はこちら)．
奥村さんというかたの
無料統計ソフトR(CRAN)で心理学
ペイジを参考にして日本語文字まわり設定．
ゐんどーづ R も single window にすると，
すっきりしててむしろいいような気がする．
-
母子里計算プログラムは改造おわったんで試験運転．
-
一区切りついたんで小林さんと昼飯にでる．
晴．
札幌市の気温 23-24°C
ぐらい．
-
A801 室の Dell 機には MCMC 計算やらせつつ，
こちらは結果出力の作図プログラムをいろいろ作ってみる．
たとえば，
葉っぱに「その場の明るさ」をつけてみたり．
[葉っぱでみる]
明るさ分布．
黄色・緑系が明るく，
青系は暗い
(色勾配だけは R の
rainbow(1000, start = .17, end = .7)
で生成)．
ふたつの処理区を強引にならべてみた
(実際にはこんな位置関係ではない)．
「ぼかし」
は画像を縮小・圧縮するときに入ってしまったもの．
[緑だけで]
表現するとこうなる．
これは単純に緑の level を変えてるだけ．
上の図はたしかに
「前衛芸術みたい」
だけど，
「自然ではありえない」
着色のほうが計算結果図示としては良いと思う．
緑だとよくわからん．
-
まあ，
ここから
「葉っぱごとに生産力とか蒸散とか計算できますよ」
とあぴーるするための作図宿題なわけで．
ひと休み．
-
作図プログラムのアイデアもひとまず尽きたので，
MCMC 計算の Perl モジュール改良．
これは (時間のかかる)
MCMC 計算を途中で終了しても
(あるいは終了してから「まだ収束してなかったか」
と判明しても)，
さらにその「続き」を計算できる，
というしくみだ．
-
つまり結果の出力である葉の位置・方向などを再び読みこみ，
計算林分の中に寸分たがわず再現する，
というだけのハナシである．
-
ということを実現する関数など書く．
試験運転．
うん．
これで問題なさそうだ．
必要な機能はほぼ揃ったか?
-
小林さんと晩飯にでる．
その後，
作図宿題をかたづける．
-
ササ区の計算，
25 万 step まで計算していったん結果出力．
そしてさらにその状態を読みこんだ計算再開やらせてみたんだが
……
やはり，
尤度というか対数尤度差わるく，
しかもそれがぢりぢりと改善されつづける，
という事態だ．
上の図とかながめてると，
これって欠側値処理問題だな，
とゆー気になってくる．
-
2215 研究室発．
2240 帰宅．
2310 自宅発北大構内走．
2410 帰宅．
体重 73.2kg．
-
[今日の運動]
-
[今日の食卓]
- 朝 (0750):
パン．
ミニトマト．
- 昼 (1340):
北大生協中央食堂．
発芽玄米ごはん S．
豚汁 S．
ホウレンソウ・チクワ辛子あえ．
ニラレバ炒め．
430 円．
569 キロカロリー．
- 晩 (2030):
北大の南，
北 7 西 5 の定食チェイン店「ふか河」
(以前はセルフうどん店あったところ)，
ホッケ塩焼定食．
680 円．
2005 年 08 月 24 日 (水)
-
0710 起床．
朝飯．
コーヒー．
0905 自宅発．
晴．
0920 研究室着．
-
昨晩やらせといた計算だが
……
やはり「ササ区」と呼ばれる観測データへの
葉群あてはめは難しい，
とわかった．
昨日追加した「途中から計算」機能をつかって，
25 万 → 75 万 step (4 時間)
を計算させてみた．
対数尤度はほとんど向上しなくなる．
しかし葉数 (葉面積)
はぢりぢりと変化しつづけているんだよね．
-
欠側値補間に問題ありかも，
ということでそのあたりの関数かきかえて実験してみる．
これまでは「上のハコ」の値をそのまま引きついでいたんだけど，
今度は上下のハコをみてその幾何平均とるような方式を試みてみる．
-
これがまたハコがタテふたつ欠落してたり，
とわけのわからん状態になってたり
……
再帰的に等比補間するしくみをつくる．
-
やってるうちにエラー表示にこるようになったり．
# Fix_light_NA at (90, 240, 630) ... # changed (824, NA -> 622, 470)
# Fix_light_NA at (90, 300, 630) ... # changed (717, NA -> 274, 105)
# Fix_light_NA at (300, 120, 630) ... # changed (93, NA -> 84, 77)
# Fix_light_NA at (300, 180, 630) ... # Fix_light_NA at (300, 180, 690) ...
# WARNNING: light_NA at 009-003-006 ...# changed (78, NA -> 70, 58)
# changed (70, NA -> 63, 58)
# Fix_light_NA at (300, 480, 630) ... # changed (141, NA -> 68, 33)
# Fix_light_NA at (300, 540, 630) ... # changed (45, NA -> 42, 41)
# Fix_light_NA at (300, 180, 690) ...
# WARNNING: light_NA at 009-003-006 ...# changed (78, NA -> 70, 58)
# Fix_light_NA at (300, 240, 690) ... # Fix_light_NA at (300, 240, 750) ...
# WARNNING: light_NA at 009-004-007 ...# changed (1000, NA -> 355, 45)
# changed (355, NA -> 126, 45)
... (後略) ...
しかしこの
エラー表示
みてわかるのは，
「光の落差」がでかいところが林冠最上部にもあったりして，
というですね．
そもそもこの「ササ区」ってのは，
観測区画の最上部にアヤしげな葉群のかたまりがあったりするんだよね．
下の図は新しい方式で等比補間ずみの初期状態なんだけど，
それほど改善されてないよーな
……
-
とりあえず A801 室の Dell 機で，
新しい初期状態で計算やらせてみる．
-
まだ計算途中なんだけど
……
対数尤度や枚数のあがりかたが
前回
と同じもしくはそれよりもゆっくりしている．
どうやら欠側値等比補間のやりかたがまずかったわけではないようだ．
-
昼飯．
昼飯くってもやはり対数尤度の上昇はゆっくりしたまま．
初期状態の葉数 (葉面積) をかえてみるか．
ということで再計算．
-
この程度では，
MCMC 計算の「頑健さ」はびくともしない，
とわかってしまった
……
つまり結論は，
「ササ区」と呼ばれる観測データにあてはまる葉群分布を推定することは，
すごく難しいものである
(「除去区」データに比べて，という意味)，
と．
-
生態学会さーばー雑用．
いつも =NEW= にあふれてる
学会ペイジ
どものひっこし準備あれこれ．
そしてまたメイルアカウント作り
……
のため，
また
R
で乱数ぱすわーど作り．
moji <-c(letters, LETTERS, 1:9) # 0 は使わないことに
paste(sample(moji, 12, replace = TRUE), collapse = "")
-
このレンタルサーヴァーの backup がだんだん心配になってきた．
-
大学院雑用 (さいわいにも私には無関係) メイルくる．
「今年度は教育経費は専攻で管理」
ということで，
使ったら専攻科事務に報告の必要あり．
で，
その経費ってのは修士課程院生は一人 8.9 万円，
博士課程は一人 12.7 万円，
だそーで
……
-
母子里計算，
「ササ区」の計算ひとまず終了．
つぎに「除去区」を (いまの欠側値等比補間のもとで)
また計算させてみる．
こっちは 20 倍以上の速さで対数尤度が改善されていくのになぁ．
-
アタマが母子里 MCMC ばてぎみなので書類雑用．
「平成 17 年度 教育・管理運営・社会貢献業績調査票」
とゆーやつなんだが
……
何もぎょーせきがない．
べつにいいけど．
なになに
「III. 社会貢献」の「7. 専門分野に関連して作成した作品」
……
って
ぎょーむ日誌
のこと?
-
雪野さんとアヤしそうでアヤしくないお金のやりとり．
6 月の阿寒実習
の出張費 50200 円がいまごろ大学からふりこまれたんだけど，
これは雪野さんに全額おわたしする．
えー，
つまり「たてかえて」もらってることになってるので．
-
A801 室の Dell 機に MCMC 計算駆動させつつ，
また
伊庭さん
の
「ベイズ統計と統計物理」
(表紙)
をぱらぱらとながめる．
これは MCMC 計算やるヒト必読の一冊です．
たとえば p.52 の
シミュレーテッド・アニーリング法はあくまで最適化法．
分布からのサンプリングや期待値計算に使える保証は無い
といった記述を読むと，
「ササ区」で尤度を押しあげる策なんぞを検討していた
アタマが冷静になる．
そうだよな．
ここで「あてはまり」良い葉群配置だけを探索しても意味ないわけで．
-
嗚呼，
しかし，
「除去区」だとわりとすぐに定常状態に到達して，
いーぐあいに楽しげにふらふらと尤度がゆれるのになぁ
……
...
# 138386: Increment (-7141.0 vs -7154.8, F -4374.7) -> REJECT, n_leaf = 13823
...
# 145344: Increment (-7081.2 vs -7081.7, F -4374.7) -> ACCEPT, n_leaf = 13870
...
# 155471: Decrement (-7086.7 vs -7086.8, F -4374.7) -> ACCEPT, n_leaf = 13927
...
# 171110: Increment (-7030.6 vs -7030.6, F -4374.7) -> ACCEPT, n_leaf = 13886
...
いや，
葉数増減はふらついてるが，
尤度はまだぢりぢりと改善されてんのか?
-
なーんか市内からサイレンの音が止まらないわ，
下の階のひとたちはどやどやとあがってくるわ，
なんなんだと思ってたら
……
ここから真南 1000m ぐらいのところから派手に煙がでてた．
かなりでかい火事．
時刻は 1645 ごろ．
(ケムリで見えてない) 旧道庁のすぐ北あたり，
アスティ 45 の「裏」あたりかな．
下の写真は A 棟 8F から撮影．
-
いやー，
ここから見ると
あたかも JR 札幌駅南面ぜんたいがケムリにまかれてるよーな
……
火事でこわいのは火だけぢゃない，
とあらためて思い知った次第．
-
しばらくするとケムリはおさまったようだ．
車輌通行規制でクルマがたまってる．
ヘリコプターとびまくり．
ネット上の報道は
読売新聞
が一番速かったか
(1718)．
「建設中の駐車場ビルで爆発」
だそーで．
灯油タンク・ガスボンベが置かれてたとか．
-
そういや，
先月はじめ
にアスティのクリニックで健康診断うけたときに，
裏手でなんだかビルの工事やってたな．
あれが爆発したのか．
-
だめ押しの解析として，
「ササ区ではいったい
どの部分のあてはまりが悪いのか?」
を調べてみた
……
やはり観測区画最上部の孤立葉群付近だったか．
-
上の図の左は「除去区」で右が「ササ区」．
球の大きさが「あてはまりの悪さ」をあらわしている．
-
赤球: 「観測値あり」地点
-
紫球: 「欠側 (等比補間値で代用)」地点
「除去区」はあてはまり悪いところない．
いっぽうで
「ササ区」(右) の孤立葉群まわりに
大きな球が集中
してるのがわかる
つまり「モデルがすごくダメ」なのはここら付近だけ．
そして赤球ばかりなんで欠側値補間と関係なさそうだ．
[ずれの方向]
このあたりの図の葉群配置はどれも
MCMC 計算で得られた Gibbs 分布標本
(25 万 step)
-
「ササ区」のずれの方向の上の図のとおり．
-
黄球: 観測値に比べてモデルが「明るすぎ」
(周囲に葉っぱ少なすぎ)
-
黒球: 観測値に比べてモデルが「暗すぎ」
(周囲に葉っぱ多すぎ)
なぜ尤度が改善されないかよくわかる．
つまり，
黄球周辺で葉っぱ足りないというんで増やしてやると，
その下の黒球周辺はますます暗くなる．
黒球周辺を明るくするため，
上の葉っぱを削除すると今度は黄球周辺が明るくなりすぎる．
いやはや．
-
とゆーわけで，
MCMC 計算やってもかくのごとく明るさの過大推定・過小推定が解消されづ，
尤度は改善されない，
と．
-
なーんか，
観測データうたがう心境
……
-
観測データに関してはテのうちようがないんで撤退．
1850 研究室発．
1900 帰宅．
NHK ラジオの地方ニュースでくだんの火事報道やってるな．
北 4 西 6 に工事現場で 120 名がその場にいて，
溶接作業やってたとか．
2050 自宅発北大構内走．
2145 帰宅．
体重 72.8kg．
晩飯．
-
[今日の運動]
-
[今日の食卓]
- 朝 (0810):
米麦 0.7 合．
シイタケ炊きこみ飯．
タマネギ・ブナシメジ・豆腐の味噌汁．
ミニトマト．
- 昼 (1250):
研究室お茶部屋．
米麦 0.6 合．
シイタケ炊きこみ飯．
タマネギ・ブナシメジ・豆腐の味噌汁．
- 晩 (2220):
米麦 0.7 合．
モヤシ・ピーマン・ニラ・ショウガ・豚レバの炒めもの．
タマネギ・ブナシメジ・豆腐の味噌汁．
2005 年 08 月 25 日 (木)
-
0720 起床．
朝飯．
コーヒー．
洗濯．
0910 自宅発．
晴．
0925 研究室着．
-
書きわすれてたけど，
香川大の小林さんは昨日から
太田 CREST
の会議
……
北大低温研で三日間もやるそーで．
そこでの発表に使うというんで，
母子里 MCMC 計算とか私がしたうけしてたわけで．
-
生態学会さーばー雑用．
昨日うだうだ言ってたバックアップ問題が放置できなくなった
(別にコワれたわけではなく，
調査せねばならぬ状況ということ)
……
で，
過去のメイルとか調べたんだけど，
それについては今まで問い合わせもせずに放置してた，
とわかった．
われながらのんびりしてるな．
しょうがないんで，
atserver
に質問メイルだす．
-
とりあえず母子里 MCMC 計算を A801 室の Dell 機で実行させとく．
試験運転のつづき，
かな．
-
生態学会さーばー雑用のつづき．
とりあえず学会ぺいじどもを移動．
現在のところから FTP で再帰的に全ファイルを
get -R．
ファイル数 274．
すごくちらかってるな．
Perl スクリプトを使って全自動で URL を変更．
tar.gz してから新 server に移動．
展開．
連絡．
-
で，
その新 server
(といっても新潟大会サイト用とかですでに使っているんだが)
のバックアップ体制について問い合わせの回答
atserver
からきたんだが
……
ご利用いただいております「専用＠サーバー」サービスにおきましては
弊社側でのバックアップの操作を行っておりません。
ミラーリングオプションをお申し込み時にご利用でない場合のバックアップは
お客様側にてネットワーク経由でお取りいただくこととなります。
障害発生時につきましては、ご利用開始と同じ状態での復旧となりますので、
仮想サイトの設定、バックアップの復元もネットワーク経由で
再度行っていただく必要がございます。
なんぢゃこりは
……
聞いといてよかった，
とゆーか．
もうちょい質問．
-
母子里 MCMC 計算，
25 万 step では spin up (あるいは burn in) 期間としては短すぎるな．
「ササ区」「除去区」どちらでも．
葉数に関する事前分布が無情報なやつになってるせいかしらん?
まあ，
ともかく計算時間のばすだけでいいんだが，
と 50 万 step に設定してみる．
-
呪われ言語 C++ で書き直したら 5-10 倍は速くなるんだろーけど
……
柔軟性は格段に失われる
(よーな気分になる)
ので，
しばらくはケガれ言語 Perl で実装しとくか．
-
Markov Chain Monte Carlo (MCMC)
計算については昨日も書いたように
伊庭さんの
「ベイズ統計と統計物理」
が最良の入門書．
あとは間瀬さん
のいろいろな
統計学本，
「空間データモデリング 空間統計学の応用」
とか
「ポストゲノム時代の遺伝統計学」
(統計モデルの章)
かなぁ．
あ，
意外にもと言ったら失礼だけど，
丹後さん
の
「統計モデル入門」
の MCMC 解説もよく読むと意外とわかりやすい．
経済学本とかでベイズ推定がらみで MCMC の入門的解説してんのが
「ベイズ計量経済分析―マルコフ連鎖モンテカルロ法とその応用」
とか
「経済・経営のための統計学」
(こちらはほんのさわり)．
なぜかしら日本語版 Wikipedia の現時点での説明はそれほど良くない．
はてなダイアリーのキーワード解説
「マルコフ連鎖モンテカルロ」
が簡潔だったりする．
あとは自分でいろいろ
検索
してみてください．
-
といったかんぢで昼飯前の時間がオワってしまった．
昼飯．
-
atserver
からの回答がまたきた．
まず、データバックアップ serviceの有無ですが、
専用＠サーバーサービスにおいては、現在提供をいたしておりません。
ミラーリングからの復旧につきましては、HDDの異常を検出した際に、
ホットスワップにて異常の出た側のHDDを交換、自動的に同期して
サービスは継続されます。
なお、ミラーリングオプションにつきましては新規お申し込み時のみの
承りとなっておりまして、追加ご希望の場合、新規お申し込みと同様の
お手続きをお取りいただくことになりますことを、申し添えておきます。
だってさ．
れんたるさーばー商売って面倒回避のため毎日 full backup (差分方式で)
とってるだろう，
などとばくぜんと考えてた私がむちゃくちゃに甘かったよーで．
たぶん契約書とかにはデータの安全については
完全無保証とか書いてあるにちがいない．
-
ミラーリング型に移行せんといかんかな．
上記のごとくミラーリングしてるなら同一ドライヴ内
rsync
わざでバックアップが取れる．
もうちょい質問．
-
お．
Vine
3.2 がもうすぐでるのか．
これいいかも．
X.Org まわりとか改善してもらいたかったんで．
と言いつつ
べーた版
人柱にはなる気がない，
と利己的にふるまってみたり．
-
母子里 MCMC 計算については私の無為無策的な試験運転がひたすら継続中．
計算機はたいへんだなぁ．
と無責任なゆーざーは，
定常まわりで対数尤度が上下にふらつく様子みて楽しむ．
-
で，
他にもやるべき仕事あるかと考えると
……
-
ツガザクラ:
これは発注者が進化学会大会雑用という牢獄に拘束されてるかぎりは
当方は何もやらなくてよい
(そういや，
現地での花の形態の観察によると
私の交雑モデルはアヤしいんぢゃねーのということだそーで)
-
苫小牧宿題 (複数):
督促がなければ放置という人生になりつつあるなぁ
(「借りたカネは返すな」人生というか)
-
ぱいぷ樹木まわりの
gcc-3
対応と「ついで」計算:
やってしまえばいいんだろーけど火急感ゼロ
-
アリモデル:
同上
ということで，
他の仕事は放置して母子里 MCMC 計算のつづき．
とりあえず，
アタマの中に計算の詳細が残っているうちにそのあたりを文章にしてみるか．
-
入院中の某氏からお電話いただく．
今日の午前中，
手術は無事に終了．
メッシュ手術
とかで 20cm もハラを切ったとか．
まだしばらく入院生活ですなぁ
……
-
また
atserver
から回答．
ミラーリング設定時にHDDの１台に障害が発生した場合でも、
HDD以外のシステムからは、HDDは正常に稼動しているように認識されたまま
ですので、IPアドレスには変更はなく、DNS Serverの再設定も不要で、
サービス提供は継続されます。
ミラーリング有への移行時には、該当サーバ自体がDNS Serverを兼ねている
という事情もありますので、一時的に弊社のDNS Serverにてドメインを
登録させていただき、切り替え作業完了後にドメインの登録を該当サーバに戻す
ということでしたら、ご協力させていただくことは可能でございます。
ミラーリングについてはまあそんなところかな．
正副同時にコワれたら終りだけど．
DNS server については一ヶ月間新旧併存策でいくしかないかな，
という気がする．
しかしミラーリングだけで月額 +10000 円とはおいしい商売だよねえ．
-
生態学会さーばーあれこれ本日ぶん，
これで一件落着したかな．
-
1730 ぐらいから急激に空腹になる．
1830 研究室発．
1845 帰宅．
1930 自宅発北大構内走．
2030 帰宅．
体重 72.6kg．
-
晩飯の準備．
NHK ラジオは通常の番組ではなく台風情報ながしているな，
と TV ない当家では世間の動きを知るのであった．
晩飯．
-
昨日の「院生経費」に関して訂正メイルが配られている．
修士課程院生 7.4 万円．
博士課程院生 11.2 万円．
-
[今日の運動]
-
[今日の食卓]
- 朝 (0810):
米麦 0.7 合．
モヤシ・ピーマン・ニラ・ショウガ・豚レバの炒めもの．
- 昼 (1300):
研究室お茶部屋．
米麦 0.5 合．
モヤシ・ピーマン・ニラ・ショウガ・豚レバの炒めもの．
- 晩 (2150):
米麦 0.8 合．
メカブ．
サバ電磁波酒蒸し．
キャベツ・ブナシメジ・豆腐のシチュー．
2005 年 08 月 26 日 (金)
-
0720 起床．
朝飯．
コーヒー．
0845 自宅発．
小雨．
0900 研究室着．
-
母子里ダケカンバ林分 Markov Chain Monte Carlo (MCMC) 計算．
50 万 step 計算で spin up してくれたかな
……
まあ，
びみょーというやつですか．
葉数 (= 葉面積) に関してはどちらもこれ以上は押しこめない状況だろう．
-
で，
今度はその 50 万 step 時点での葉群配置を初期状態
とする MCMC 計算を継続させているわけだが
……
REMOVAL に関しては対数尤度が -6780 から -6840
ぐらいの範囲でゆらぐ，
というかんぢか?
悪くない．
図から憶測するともっと振動しそうだな．
ゆらぐのは当然のことで，
とゆーか MCMC 計算は
(最適化計算のたぐいとは異なり)
まさにこのゆらぐ状態を出現させるためにやってるわけで
何も問題ない．
これが Gibbs 過程の定常状態になってりゃいいんだけど．
-
なにー?
また A802 室の CANON LBP-2810 のトナーぎれ?
今回は黒．
とりあえず取りかえる．
前回の交換は 6/13 だったから，
二ヶ月ちょいできれたわけだ．
うーむ．
とりあえずトナー「節約モード」とやらにしてみる．
-
停電処理とトナー節約について，
研究室メイリングリストを通じて連絡する．
-
A801 室の Dell 機でやらせてる母子里 MCMC 継続計算，
いーぐあいにふらついてる．
-
う．
手もとの ThinkPad X31 で，
なぜかしら C++ まわりのライブラリの更新に手をだしたら
遭難してしまった．
一時間ほどで復旧．
-
母子里 MCMC 計算，
説明かきのつづき．
やはり人間あいてに説明するほうが格段に面倒だ．
そしてあいまいさが混入して不正確になる．
さらに，
基本文献とか今ごろ見なおしてみたり
……
-
進捗せぬまま昼飯．
台風 11 号の影響で風雨やや強し．
-
母子里 MCMC 計算 50 万 - 70 万 step の計算終了．
下の図は 1000 step おきの対数尤度と葉数．
「除去区」はこれでよし．
「ササ区」は
(一昨日解明したよーに)
テのうちようがない．
Gibbs 分布からのサンプリング間隔は
(この問題に関しては)
10000 ぐらいあけたほうがよさそうだ．
もうちょい計算つづけてみるか．
-
母子里 MCMC 計算説明かきのつづき．
一番あいまいさが無い部分，
つまり数式まわりから書きはじめる．
-
そしてまぬけなことに気づいたんだけど，
ここで尤度を計算するときに定数項まわりというか
階乗 (factorial) まわりの計算いっさいやる必要ない，
とわかった
……
というのも計算してもしなくても計算結果には何も影響しないからだ．
われながら阿呆だ．
-
しかし上の図とかで結果を示すときとか
「縦軸は対数尤度です」
と言えればラクなんで定数項まわりをふくんだ量にしとく，
というのがいいのかもしれんな．
とはいえ，
1 step ごとに毎回計算する必要ないのもたしかなんだが．
-
ところで，
上の図の赤線グラフの縦軸は正確には
「尤度に比例する量の対数」
なんだよね．
対数尤度 component とでも呼ぶか?
えー，
ある葉の配置
のもとで各地点の観測値が
である確率を知りたいんだけど，
これは Gibbs 分布の考えかたから
とゆー条件つき確率として定義される．
MCMC 計算であつかうのはこいつの分子の部分だけで，
これがふつーの最尤推定とかの尤度にあたる
(で，
そこだけ計算すりゃあいいというのが
Metropolis-Hastings 法のありがたいところ)．
-
蛇足ながら分母は「有限」の大きさをもつ規格化定数である．
これは考えるだけでイヤになる悪夢のごとき数量で，
なんとならば
「可能な葉数
(つまりゼロから無限大)
とそのすべての配置ことごとくの和をとった量」
となっているからだ
……
こんな途方もない和の計算であっても
何かとてつもなく巨大な有限の量に収束するんだけど，
誰にも計算できん．
で，
M-H 法や (今回は使ってないけど) Gibbs sampler
は巧妙にそのあたりを回避する，
と．
-
あ，
こっちに書いてもしょうがないな．
ところでこの分母が有限の値におさまってくれるのは
プランク長
(Planck length)
のおかげ，
という気がしてきた．
いやいや，
不完全性原理
(uncertainty principle)
のご利益なのかしらん．
この考えは狂っているのだろうか?
-
こういった植物生態学における量子力学の狂気の悪用，
ぷらんく長さうんぬんのアイデアは
バクスター
の SF，
その名も「プランク・ゼロ」がもとになってたか，
とあとになって気づいた
(今年 1/23 に表紙引用あり)．
ということで，
科学の研究をススめるには SF 読書が必要，
とゆー持論がまた支持されてしまった．
-
またぢりぢりと説明かき，
あるいは書こうとする試み
……
-
計算だけは順調に進捗し，
70 万 - 90 万 step も終了した．
まあ，
林冠の生産力とか蒸散量の推定のためならこのあたりのサンプルでいいだろう．
出力結果をあとで再利用できるよう，
整理整頓して保存．
データ圧縮してんのに 16MB もあるな．
-
例によってばててきたので
1750 研究室発．
まだ風雨がちょっとばかし．
1810 帰宅．
今日は運動休養日か
……
と思ったらいきなり寝てしまった．
2130 ごろ起きて晩飯．
-
苫小牧からメイルいただく
……
おお，
借金返済の督促ではなかった．
そうか，
寄生蜂師弟も国際むしこぶふぁんくらぶ
総会
に拘置されてたっけ
……
よーし，
これでまだしばらくは時間かせげそうだ．
-
[今日の運動]
-
[今日の食卓]
- 朝 (0740):
米麦 0.7 合．
サバ電磁波酒蒸し．
キャベツ・ブナシメジ・豆腐のシチュー．
- 昼 (1300):
研究室お茶部屋．
米麦 0.5 合．
サバ電磁波酒蒸し．
キャベツ・ブナシメジ・豆腐のシチュー．
- 晩 (2220):
米麦 0.7 合．
コンブあえもの．
タマネギ・ニンニク茎・シイタケ・エノキダケ・ホタテのシチュー．
2005 年 08 月 27 日 (土)
-
0740 起床．
朝飯．
コーヒー．
怠業．
えーい，
今日は日照が強いな
……
-
ならばということで長袖・長すそ・帽子・サングラスの強光阻害対策をして
1040 自宅発北大構内走．
やはりこのかっこだと体温制動が困難．
ゆっくりしか走れない．
しかし呼吸はあらい．
さっさと帰宅しようとするんだけど，
なかなか自宅に近づかない．
ばてて立ち止まると空冷効果なくなり体温上昇，
かえってキモチ悪い
……
という状況で 1135 帰宅．
体重 72.6kg．
あ，
帰宅したら曇ってきたよ．
-
机まわりがあまりにも汚いので少し掃除．
昼飯．
-
1320 自宅発．
曇ときどき晴．
某氏のお見舞い，
というか病院に閉じこめられてる様子の見物に行った．
かなり元気そうに見えた．
1640 研究室着．
-
とりあえず明日の停電にそなえて shutdown 処理あれこれ．
su -
で root になって shutdown 7:00．
1700 すぎると北大ネットのあちこちが断続的に切断されて，
内→外つながらなくなる．
-
1920 研究室発．
Homac で買いものなどして
2010 帰宅．
晩飯．
-
[今日の運動]
-
[今日の食卓]
- 朝 (0820):
パン．
- 昼 (1240):
蕎麦．
コンブあえもの．
- 晩 (2130):
米麦 0.8 合．
タマネギ・ニンニク茎・シイタケ・エノキダケ・ホタテのシチュー．
2005 年 08 月 28 日 (日)
-
0750 起床．
朝飯．
コーヒー．
停電中なんで北大には接続できん．
-
0955 自宅発北大構内走．
曇天をねらったつもりだったんだけど，
走ってるうちに 20 分ほど直達光全力放射な時間帯につかまる．
いつもエルムトンネル
上のウッドチップ舗装，
木陰になってるところだけ往復する．
しかしすぐに体温上昇するんでしばらく歩く．
やがてまた曇天になったんで走行再開．
1125 帰宅．
体重 72.8kg．
昼飯．
-
うーむ．
怠業もーど．
あ．
寝てしまった．
-
けっきょく自宅では仕事進捗せず．
1730 自宅発．
曇．
本屋とか寄り道して
1820 研究室着．
電力供給復旧している．
-
北大ネットも動いてるよーだ．
外むけ server
hosho
の復旧にてまどる．
無停電装置が不調なのかなかなか電源はいらない．
また boot のときだけディスプレイつけるんだけど，
この Fujitsu CRT がへぼくてですね
……
右下ななめ 45°
からつま先でケっとばすと起動した．
そして reboot すんのはひさしぶりなんで HDD
の file system check (fsck, e2fsck)
に時間がかかる．
とゆーのも，
hosho はわざと回転数のおそい流体軸受
HDD つかってるんで
……
それに CPU が Duoron 0.8GHz なんで処理が遅くて，
ですね．
(後記: Duoron ぢゃなくて ``Duron''
とのご指摘
いただいてしまった……)
-
金曜日から 8F にディーゼル発電機おいてあったんで
なんなんだと思ってたんだが
……
どうも停電中に稼働していて A 棟のどこかに電力供給やってたらしい．
1850 作業員が来て作動停止 & 回収していった．
-
hosho
の fsck いつまでたってもおわらん
……
とゆーか何かみょーなループにつかまってるよーな．
あ．
fsck 中に Ctrl+C
してみたら強制的にチェック打ち切りやがった．
これで boot してしまった (問題あるのは /dev/hda3 /home
だったんで)．
しかしそのほうが好都合．
-
ethernet ケイブルを物理的に外して，
umount /home
して
e2fsck -y /dev/hda3
で対処する．
これは 10 分ほどで点検修理がおわった．
ネットにつなぐ．
ひきつづき
/dev/hda2,
/dev/hdb1,
/dev/hdb2
といったバックアップ領域の e2fsck
にとりかかる．
これは時間かかる．
-
粕谷さんが (生態学会) 新潟大会のまわりで
データ解析まにあっくなコトをいろいろと企画しておられるよーで
……
コメントを返信．
「合宿」
とかやったりしたら皆さん参加します?
-
2105 研究室発．
2120 帰宅．
晩飯．
-
[今日の運動]
-
[今日の食卓]
- 朝 (0840):
米麦 0.7 合．
ネギ卵炒飯．
海藻スープ．
- 昼 (1220):
蕎麦．
メカブ．
- 晩 (2230):
米麦 0.8 合．
麻婆豆腐．
2005 年 08 月 29 日 (月)
-
0810 起床．
朝飯．
コーヒー．
0930 自宅発．
晴．
0945 研究室着．
-
低温研の加藤さんが母子里「ササ区」の PPFD データ送ってくださったんで，
それを
R
でまた変換したり作図してみたり．
点の色は林分内の測定高度をあらわす
……
この作図技法は R の
plot() とかで
col = 「色の vector」
と全点の色を一発指定する基本ワザである．
しかし，
なーんか，
測定高度 vs 全天 PPFD 間にみょーな交絡があるよーな
……
観測方法の制約から交絡あって当然なんだけど，
「高所では明るい」
とゆーのは?
朝，
下から始めて上についたのが昼，
ということかしらん．
-
これまでの母子里 MCMC 計算では
測定値のこういった性質についてよく考えずに，
相対 PPFD と称するアヤしげな割り算値つかってきたわけだが
……
やっぱ，
割り算値はいかんね．
整数 vs 整数に関しては，
いまや体系的な「割り算回避」策があるんだけど
……
こういう連続値
(に見えるけど測定精度など考慮するとぢつはもっとわけわからん数量)
どうしの比較は最悪だ．
-
PPFD なる量は非負なんで，
ガンマ分布にしたがうと仮定してみよう．
ガンマ分布には便利な性質がいくつかあり，
たとえば
X1 ~ GAM(a1, b) で X2 ~ GAM(a2, b) のとき
-
再生性 (reproductive property):
X1 + X2 ~ GAM(a1 + a2, b)
-
Γ分布→β分布 の関係:
X1 / (X1 + X2) ~ BETA(a1, a2)
このあたりの性質うまく悪用できんか，
と考えるわけだが
……
えーい，
しかし上の観測データには
「林外より明るい点」
だの
「絶対暗黒点」
なんぞが含まれていたりして，
ですね．
こうなるとハナシは格段に難しくなる．
測定誤差もたたみこむ (convolution) 必要あるわけ?
-
まー，
このあたりまぢにやろうとすると，
測定誤差まわりも Bayesian な定式化をやって，
MCMC 計算で各地点の尤度を計算するたびに林外からの光浸透
(測定誤差つき)
計算とかいちいちやらんといかんわけで
……
アタマがへんになりそうだ．
-
ともかくそう簡単には解決しない難問なんで
……
このあたり発注なヒトたちに悩んでもらべく
連絡だけして放置することに決定．
結局，
Monsi & Saeki (1953) から 50 年以上が経過してんだけど，
このあたりの統計モデリングどうしたらよいのか誰もきちんと検討してない
……
都合わるい値除去 (隠匿)
& 割り算 (隠匿)
& 無意味な標本平均計算 (隠匿)
を組み合わせれば
観測値が「浄化」される，
といったオカルト世界になってるのか?
-
まあ，
私の計算まわりで簡単な補正をやるとしたら，
計算林分内の各観測点にその場と林外の絶対 PPFD
の両方を与えることかな．
観測精度の下限を使って PPFD をカウントデータ化して，
ばらつきの大きさを考慮した推定をやる，
と．
これによって，
たとえば明るいときの観測地点では「ずれ」に寛容，
一方で暗いときの観測地点では精密さを要求される，
と．
これがいいのか悪いのかわからんけど．
まあ，
上の図みるとそんなかんぢ?
-
浜松ホトニクスの光センサーがホントの「光子数」数えてるんだったら，
それを整数で出力してくれてるといいんだけどなぁ
……
無理だろな．
-
連続とゆーのは形而上な概念で，
これをうまく扱えるのは現実ばなれした数学者だけ．
われわれの身のまわりに転がってるのは「連続値もどき」ばかりで，
統計学は昔からこれらの扱いに苦闘している．
最後はなんらかの「離散量化」が必要とされるんだよね．
-
といった問題にふりまわされたあげくに何もかも放置することにして
昼飯前の時間終了．
昼飯．
-
私は
Vim
派なんだけど，
なぜかしらメイラーだけは
Emacs
上で動く Mew
つかってる．
Mew-2.x
がイヤだったんでいままで
Mew-1.94
使ってた．
しかし先ほどいきなり
Mew-4.2
にしてしまった．
-
Mew の version 間 gap に苦闘する
……
といっても
$HOME/.emacs
の設定をちょっと書き直すだけなんだが．
キー操作が少しかわってるか?
s
を押さんと buffer が更新されない?
……
まあ，
基本的な使いかたはわかったんで，
あとはマニュアルみながらぼちぼちと勉強するかな．
-
いやはや Mew を更新したら
Gmail
との連携がさらに良くなるかな，
と思ったんだけど
……
もうちょい研究 & 工夫が必要かな．
-
特に匿名希望する料理人氏がとつぜんかとーオフィスにあらわれ，
AirMac の設定をはじめる．
おお，
この部屋でも 7F 発のデムパが届いていたんだ．
ところで料理人氏は北海道に食材あつめの旅とコンサドーレ観戦にきたそーだ．
これが終わったらすぐに欧州出張と欧州サッカー見物にでるそーで．
-
また院生データ解析したうけ．
札幌研究林の風張さんからメイルがいきなり来信，
こちらが混乱から復旧しないうちに
問答無用でひきうけざるをえない状況においこまれた．
院生でもさすが博士課程ともなればこのあたりの手ぎわが違う
……
-
で，
内容は金華山サルのお食事データ解析．
一般化線形混合モデル (GLMM)．
このあたりもさすが博士課程というべきか，
テキはこちらを知りつくしてるとゆーか，
安直な逃げ道は全部ふさいどいてから面倒な部分だけ残していてくれてて，
ですね
……
-
とりあえず
pairs()
な作図．
いきなりあてはめ関数にほうりこんぢゃいけませんよ．
ほら，
いかがわしそうな相関ばかり．
-
さーて，
どうしたもんかな，
と思ってると，
なぜかいきなり高田さんの議論にまきこまれる．
病気動態の S-I-R モデルの単純化したやつ．
ハナシはえらく簡単なコトに思えたんだが
……
ともあれ一件落着．
-
空腹になってきたんで撤退．
1900 研究室発．
1915 帰宅．
2035 自宅発北大構内走．
2120 帰宅．
体重 73.6kg．
晩飯．
-
サルお食事解析，
とりあえず
glmmML()
でパラメーター推定し，
これと連動させる自作関数 stepAIC.glmmML()
(AIC による自動モデル選択)
の手なおしして要因をしぼりこんでみる．
start.sigma
いろいろふってみて得られた結果としては
(といっても glmmML() に計算させてるんで，
そう簡単に信じてはいかんのだが)，
エラそーにしてるサルあるいは小さい樹木では早ぐい?
ホントかしらん．
サル局所密度の効果とかは stepAIC.glmmML()
に削除されちまったなぁ
……
と懸念しつつ，
とりあえずの御報告メイル．
-
明日の午前中は大学院入試筆記試験の監督．
まー，
今回は午前だけの担当．
-
[今日の運動]
-
[今日の食卓]
- 朝 (0840):
米麦 0.7 合．
ネギ卵炒飯．
- 昼 (1250):
研究室お茶部屋．
米麦 0.5 合．
麻婆豆腐．
- 晩 (2150):
米麦 0.7 合．
サケ塩焼．
サケの味噌汁．
なぜか大屋さんにめぐんでもらった食べ物．
2005 年 08 月 30 日 (火)
-
0630 起床．
朝飯．
コーヒー．
0815 自宅発．
晴．
0830 研究室着．
0845 試験監督するべく「教養部」
(北大では高等教育機能開発センターなんぞと称する)
にむかう．
0855 同着．
-
1000 から 2 時間にわたって試験監督やる．
科目は英語．
終了して回答用紙の枚数カウントする．
一枚たりん
……
とあおざめたけど，
回収した問題用紙にまぎれてた．
問題回収とかめんどうなことやるから
……
というのはともかく，
こういう状況では途中退席者の回答用紙は
さっさと回収
してしまえばよかったな，
と反省．
-
1240 研究室もどる．
昼飯．
-
FTP が使えん
……
と言われて調べてみると．
あらら，
なぜかしら
proftpd
が起動してなかった．
/sbin/chkconfig --list
しても問題ないんだけど．
ナゾ．
-
ここから先はデータ解析こんさるばかり．
-
操さんの草本の sexual allocation バナシ．
このあたりも，
いんちきくさい「理論」とあやしげ解析がハバをきかせてる分野で，
なんともめんどくさい
(いちいち「なぜそれがダメなのか」を説明せんといかんから)．
とりあえず StatView とかではまったく仕事にならんので，
R インストールするようススめる．
英語で書かれた入門的な R 本わたす．
-
サルお食事解析のつづき．
R
の
glmmML
はぢりぢり version up してるとこで，
たしかに収束計算とかマシになってる気がするんだが
……
やはり
start.sigma
依存性はそれなりにある，
と確認．
で，
現状のデータから構築できる最良モデルは，
昨晩推定したのと同じくわりと単純なモデルとなった．
-
いやはや混合モデルはものごとを単純化してしまうんだよね
……
これはいいことなんだけど．
つまり個体差とか区別しないグラフで
「お，何か関係ありそう」
と思った factor であっても，
個体ごとに色をぬりわけたグラフでよく見るとか
個体差考慮した混合モデルで解析やったりすると
「そんなのヘンな一個体のせいで実現してるだけで，
その他おおぜいにはそんな傾向ないぢゃない」
となってしまう，
と．
-
つまり個体差考慮するデータ解析においては，
さらに標本数が要求される，
と考えてよい．
「にせ因果関係のでっちあげ」を回避できる代償として．
-
次．
塩寺さんところで
R
による自動作図の基本わざの講習．
どうも書籍とかの作図わざ紹介にはかたよりがあるよーで
……
複数の内容をひとつの図のまとめる場合，
par(new = TRUE)
は使うべきでない手法，
といえる．
plot()
で「わく」をかいたら，
あとは
lines(),
points(),
text(),
legend()
とかであれこれ追加していくやりかたが良い．
par(new = TRUE)
が必要になる場面はほとんどなく，
使うとめんどうなことになったりする．
-
しかしこの多植物種系の葉内窒素濃度 vs LMA
(葉の厚さをあらわす呪われ割算値)
の「相関」解析ってつっこみどころ満載だよなぁ
……
見ていてくらくらする．
-
次．
粕谷さんから
「生態学でよくでる難問」
とでもいうべき要素間相互作用ありの統計モデリングのご質問．
そういう相互作用ある場合は
……
うーむ，
隠れマルコフモデルの MCMC 計算，
とか?
私自身も同じような難問を解決すんのに MCMC 計算つかえるはずだ，
以前から
いろいろ検討してるわけですが．
まあ，
そのうち着手しよう．
-
ばてた．
1815 研究室発．
1830 帰宅．
体重 73.8kg．
晩飯．
-
[今日の運動]
-
[今日の食卓]
- 朝 (0710):
米麦 0.7 合．
コマツナあえもの．
サケの味噌汁．
- 昼 (1310):
研究室お茶部屋．
米麦 0.7 合．
サケの味噌汁．
- 晩 (1855):
米麦 0.7 合．
コマツナあえもの．
キャベツ・ピーマン・ショウガ・鶏レバの炒めもの．
2005 年 08 月 31 日 (水)
-
0730 起床．
0755 自宅発．
晴．
0810 研究室着．
朝飯．
コーヒー．
-
A 棟 8F で
起学
とかゆーヘンな専攻科の面接がおこなわれるんで，
「静かにしろ」とか注意がきがでている．
しかし時間がちかづいてきて面接官どもがぞろそろやってくると，
こいつらの雑談音声のほうがよほどやかましい．
面接ぐらいで興奮するなよな，
とゆーか．
-
当方も 1000 ごろから
コース
の面接にまきこまれてしまった．
1200 ごろ終了．
昼飯．
-
亀山さんによると，
集団遺伝学まわりのデータ解析に関して
genepop
なる web application がよく使われてるそーで
……
-
苫小牧の平尾君作のポスター
(虫こぶ集会
用)
拝見する
……
私も関与してる研究ながら，
なンかまにあっくだなぁ．
-
母子里 MCMC 計算，
説明つづけるか計算のやりかたを変えるか，
でツマる．
-
ツマったので，
M2 牛原さんと屋久島照葉樹葉寿命雑談．
どうやら，
葉っぱの生き残る・死ぬとシュートが伸びる・伸びない，
というふたつの事象を同時にあつかう必要ある
……
というのも，
シュートが伸びる・伸びないは
「見た目の葉寿命」
を左右しているからだ．
-
このあたりの関連づけ，
一見ややこしそうだけど，
じつはよく考えればわりと簡単に尤度方程式が書ける．
ここまでは一種の混合 logistic モデルにすぎないからだ
……
と言いつつも，
「シュートの伸びる・伸びないは個体差なのか，
それとも樹種差なのか?」
などと考えると少し不安になってくる．
-
さて，
ここからが難しくなる．
まず樹木の個体差
(1 樹木 1 shoot という sampling なんで
樹木個性とシュート個性は区別できない)
はこれまた「混合」してやればいいだろう．
ただし，
このあたり口でいうのは簡単だけど計算は少しばかり面倒になる．
そろそろ単純な数値積分法の限界で，
Markov Chain Monte Carlo (MCMC) 法を使いたくなってくるあたりだ．
調査地の差なんかも random effects なんで，
これまた単純にたたみこみ (convolution)
してやりゃいいのかな．
-
さて，
残る面倒のうち特に目ざわりなのが
「樹種差」と「窒素」だ．
樹種差とよばれる要因はふつーに考えれば fixed effects
で，
あるいは樹種ごと推定といったこともよくやられている．
しかしこの場合それが妥当なのかどうかよくわからない．
とゆーか，
この
「葉寿命と窒素」
とかいうみょーな問題にとりつかれてる
生態学研究者たちのアタマの中がよくわからんのだけど
……
どうも連中は樹種なるラベルを random effects
の一部ぐらいに考えてるんではないか，
という気がする．
屋久島データのとりかたもそんなかんぢだ．
うーむ．
-
最後に窒素なる要因だが
……
これは言うまでもなく fixed effects のはずだ．
しかし葉寿命党窒素派閥なヒトたちは
「それっぽいセンが描けりゃいい」
という衝動に身をまかせてしまうことが多くて
(ま，
これは他でもよく見られるけど)，
このへんの統計モデリングにおける因果関係はしばしばめちゃくちゃである．
おそろしいことに，
「因果関係めちゃくちゃ」
ってのは
(期せずして)
ある意味ただしいモデリングになってる可能性があって，
ですね
……
つまり観測される葉っぱ窒素量なんかは「樹種差」の影響あり，
と考えられてるフシがある．
無理に整理してみると
(random effects にすぎないとみなされてるらしい)
「樹種差」とやらが窒素量と葉寿命の両方に影響していて，
さらに窒素量も葉寿命を左右してるんだ，
とゆーワケわからなさだ．
-
イヤなことに，
ここまで整理すると何か MCMC 計算で
強引に決着つけてしまいたくなってしまって，
それはそれでアブない
……
なンかアタマの中で多次元正規分布だの
Wishart 分布だのが乱数列
(というか乱数パターンとゆーか)
を吐きだしているんですけど．
-
と困ってたら，
さらに複雑な乱数パターン生成を要求される問題が
……
粕谷さんからメイルまたいただき，
昨日の相互作用問題の検討のつづき．
なんというか，
EM アルゴリズム
による
隠れマルコフモデル
の推定，
みたいな問題になりつつあるよな．
-
2000 研究室発．
2015 帰宅．
2100 自宅発北大構内走．
2155 帰宅．
体重 73.2kg．
晩飯．
-
[今日の運動]
-
[今日の食卓]
- 朝 (0820):
研究室お茶部屋．
食パン．
キャベツ・ピーマン・ショウガ・鶏レバの炒めもの．
- 昼 (1250):
研究室お茶部屋．
食パン．
キャベツ・ピーマン・ショウガ・鶏レバの炒めもの．
- 晩 (2240):
米麦 0.8 合．
コマツナあえもの．
ニラ・豆腐の炒めもの．
