ぎょーむ日誌 2005-03-16
2005 年 03 月 16 日 (水)
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0740 起床.
朝飯.
コーヒー.
昨日から懸案の,
「randomization で発生するへんてこ空間配置によって,
推定計算がしくじってしまう」
問題を検討する.
0930 自宅発.
曇.
0940 研究室着.
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なぜか生態遺伝の木村さんからお電話攻撃.
改組
がらみのごたごたである.
とりあえず,
メイリングリストの問題は (やはり生態遺伝の)
吉田さんにおまかせできないだろうか,
というような方向で.
しかし状況がよくわからん
(数時間後にまたお電話連絡あり,
私はとりあえず何もやらなくてよい,
となった).
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苫小牧 parasitoid 問題,
いまだ残存する小バグをつぶしたり試運転してるうちに,
解決策一個おもいついた.
つまりはあまりにもひどい空間配置に関しては計算をやめればよい,
ということだ.
しかしながら,
その「よろしくない」パターンは最大化 pseudo likelihood
見てもわからん (MPL はそんなに悪くない)
……
どうするべきか.
ここで注目すべきは
fit <- glm(...)
として得られた計算結果の fit$iter
すなわち「収束」に必要とした計算回数である.
劣悪なパターンでは (当然のことながら)
fit$iter
が大きい.
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では,
fit$iter
の大小をどういう規準で判定すべきか?
これは観測された空間配置で推定させたときの計算回数
fit.obs$iter
を参考にすればよいだろう.
今回はとりあえず
fit.obs$iter + 2
より大であれば,
「収束がおそすぎる」
と判定することにした
(ちょっとキビしすぎるかも).
R
の glm()
では
iteratively reweighted least squares (IWLS)
なるよくわからん収束計算方法を使ってるんだけど,
名前から憶測するにおそらくこれは二次収束するからだ.
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細かい改修あれこれ.
データ内の季節の変化とともに,
うまく計算ができない事例ってのがいろいろとでてくる
……
fit.obs
がうまくできない,
とか.
reject の規準も
fit.obs$iter + 3
より大,
にしてみる.
あまりにも reject 数が多い場合には,
その randomization はヤメということにしたほうがよいのか?
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昼飯.
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昼飯後も parasitoid 計算の試運転 & 改善.
R の
glm()
の計算がうまくいかなかった場合,
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「うまくいかなかった」
と報告する
(
converged
)
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計算回数が増える
(
iter
)
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推定値が
NA
になる
(coefficients
)
をチェックすればよい,
とわかった.
3. に対応できるようにプログラムをかきかえる.
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とりあえず,
このあたりまで
苫小牧
に報告メイル.
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直火式エスプレッソ
のいれかたがわかったので,
お茶部屋で試してみる
……
うーむ濃い.
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試運転つづく.
さらに,
秋がちかづいてくると樹種によっては leafminer いなくなるわけで
……
というあたりにもプログラムを対応させる.
なんとゆーか,
このへんは対ゲリラ戦ですよ.
根気と機転の世界.
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いろいろなデータセットで,
ひととーり計算はできるようだ,
というかんぢか
……
下は season4
(標本数最小).
ホオノキは脱落.
距離カーネル 14m.
非線形密度効果はゼロ (
c.buffer = 0.0
).
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重篤なばぐはかなりつぶせてきた,
というかこの一連の計算の
「挙動」がだいたい把握できてきたような気がする
……
しかし,
得られつつある計算結果は宿主-捕食寄生者の関係がひどく局在したものでは,
と思わせるものばかりだ
……
いやいや,
これは「誤読」というべきで,
むしろ,
こういうわくぐみで「長距離相互作用」みたいなモンを検出しよう,
というのがかなり難しい,
ってのがよーやくにして実感できつつある,
と言いますか.
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1900 研究室発.
1925 帰宅.
晩飯.
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3/30 (水) の
自由集会
関連の雑用.
うちあげ
会場をさがしとけ,
というハナシがあって,
ですね.
ぐるめ情報と地図をにらみつつ候補を限定していく.
条件は,
会場からちかく席数が多いところだ.
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[今日の運動]
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腹筋運動 30 ×
3 回.
腕立ふせ 5 ×
3 回.
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[今日の食卓]
- 朝 (0820):
米麦 0.7 合.
ハクサイ・マイタケ・煮干の味噌汁.
- 昼 (1240):
研究室お茶部屋.
米麦 0.7 合.
ハクサイ・マイタケ・煮干の味噌汁.
- 晩 (2040):
パン.
ハクサイ・ニラ・卵の炒めもの.