ぎょーむ日誌 2005-07-15
2005 年 07 月 15 日 (金)
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0810 起床.
朝飯.
コーヒー.
計算手順とかについて,
しだいにアタマの中が整理されてくる.
いまさらながら,
だけど.
0940 自宅発.
晴.
0955 研究室着.
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ぱらしといど混合モデル,
距離カーネルの計算にむちゃくちゃ時間かかるんで
(edge effect を normalize するため),
どうにか計算量をへらしたいところなんだけど
……
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う.
やはり苫小牧寄生データ,
しーづんによってデータのサイズがちがっていたか.
ある樹木から虫がとれるかどうかは,
しーづんによって変わるからだっけ.
そもそも sampling してない,
ってことこはないはずだよな.
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えーい,
どうしたもんかのう
……
と困っていると,
ふと思いついた.
今年 3 月中ごろ
の苫小牧 parasitoid 師弟の下うけぎょーむのときに,
村上さん用に構築したデータってのがあったはずで
……
と見てみると,
全樹木 (つまり虫の居場所) がひとつの data.frame
におさまるように作ってある.
このあたり流用すべきかな.
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で,
そのへんの関数を改造して,
データ再結合関数を作った.
こんなかんぢで,
やはり
NA
(not available; 欠測)
が多い.
時刻は 1310.
> source("prepare.R"); generate.df.all(); load("df.all.RData")
# reading data/data1.txt ...
# reading data/data2.txt ...
# reading data/data3.txt ...
# reading data/data4.txt ...
# combining all tables ...
# save to df.all.RData ...
> df.all[1:20,]
x y H.m TreeID plot Sp N1 P1 Nw1 N2 P2 Nw2 N3 P3 Nw3 N4 P4 Nw4
1 2.8 0.1 1.8 601 0 Ap 5 0 9 NA NA NA NA NA NA NA NA NA
2 5.4 0.0 1.8 602 0 Ap NA NA NA NA NA NA 1 0 2 NA NA NA
3 2.4 2.5 16.8 604 0 Qc 20 3 2155.3 20 9 878.1 20 0 1357.1 12 3 479
4 3.4 4.8 2.0 605 0 Am NA NA NA NA NA NA NA NA NA 3 1 3
5 4.2 3.7 1.3 606 0 Ap 1 0 2 NA NA NA NA NA NA NA NA NA
6 6.5 3.4 2.0 607 0 Am 2 2 3 NA NA NA NA NA NA NA NA NA
7 8.0 2.4 1.5 608 0 Am 1 0 1 NA NA NA NA NA NA NA NA NA
8 10.7 4.5 15.6 609 0 Qc 20 11 769.7 10 0 202.6 20 0 810.2 10 2 202.6
9 29.9 17.5 9.4 612 0 Qc 12 10 27.4 NA NA NA 14 5 32 NA NA NA
10 9.6 6.8 2.9 613 0 Ap 3 0 6 NA NA NA NA NA NA NA NA NA
11 7.3 7.9 11.0 615 0 Ap 3 2 26.6 NA NA NA 3 1 26.6 5 0 44.3
12 5.3 8.4 9.7 616 0 Tj NA NA NA NA NA NA 1 0 4.7 NA NA NA
13 5.3 7.5 5.7 617 0 Am NA NA NA NA NA NA NA NA NA 3 0 3
14 4.7 5.7 15.5 618 0 Tj 2 0 75.9 NA NA NA 5 2 189.8 1 0 38
15 4.2 5.3 1.5 619 0 Ap 1 0 2 NA NA NA 2 2 2 NA NA NA
16 2.4 4.9 15.3 620 0 Tj NA NA NA 2 0 67.7 2 0 67.7 1 1 33.9
17 0.0 10.9 4.1 622 0 Am NA NA NA 1 0 1 NA NA NA NA NA NA
18 0.9 10.8 15.0 623 0 Qc 1 1 16 20 5 320.9 9 1 144.4 18 2 288.8
19 0.9 10.8 15.8 624 0 Qc 20 12 1146.8 NA NA NA NA NA NA NA NA NA
20 2.8 11.3 13.7 625 0 Am 2 0 28 1 1 14 1 1 14 2 0 28
なんとまあ
「フリーソフトウェアRによる統計的品質管理入門」
てな本まで出版されてるよーで
(2005.06).
さすがにこれは買わないけど.
昼飯.
先月末の阿寒実習のときの
雌阿寒登山
の写真 CD-ROM を
田代さん
が送ってくださった.
田代さんが一眼レフでぢかめで接写した植物の写真ながめてると,
どうも私のような植物観察のどしろーとの場合,
現物をみるよりうまく撮影された写真みてるほうが
構造とかがよくアタマにはいるような気がしてきた.
女性大学院生が
ロト6 なる宝くじの「あたりやすい番号」
の何やらオカルトな発見方法を信じこんでしまってるので,
そんなのあるわけないぢゃんと指摘.
ネット上で調べるとこれまたアヤしげな「傾向」
なんかも示されてるんで
……
とりあえず
R
一行作図で「そんなのはありがちなことで」と示してみる.
> hist(c(sapply(1:247, function(i) sample(1:43, 6))), seq(0.5, 43.5, 1))
[これぐらいばらつく]
毎回 1:43 の 6 個の整数を非復元抽出のこれまで
247 回の独立なくりかえしで,
これぐらいのばらつきは生じて,
それがあたかも「傾向」に見えたりする,
とゆーこと
(そして毎回ランダムに選ばれるのでこれまでの「目」は次回に影響しない)
……
理系院生がこんなのにダマされちゃいけません.
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北米からアカマツ原稿もどりつつある.
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セミナーの予習.
湿原 (mire) 論文.
これってかなり莫大な労力が費されてるのはわかるんだが
……
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1830 より
Trendy
セミナー,
本日は Stefan さんの北海道の湿原あれこれ.
道内あちこちから湿原のひとたちが 10 人以上あつまる.
方法論は明確で
(きちんとした科学教育うけるってのはこういうことなのか,
と),
何をやってるのかはよくわかるんだけど
……
火山活動 (17-18 世紀の樽前山とか)
が道内の湿原形成になンか影響あるんぢゃないの,
というハナシは地面コアぬきでもテフラまき実験でも
示されてないかんぢ.
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データ解析でちょっとアヤしげだけど
おもしろい空間相関のあつかいがあった.
plot の座標 (の多項式) でもって三次元曲面を推定して,
「場所」の効果をモデリングする,
というもの.
おしいのは (生態学データ解析でありがちなことに)
すぷらったー式解析というかデータを無意味に切りきざんでるんだよね.
空間の効果と処理の効果を「同時に」推定すべきなんだけど.
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そして「世の中なんでもかんでも正規分布」
なヒトたちのあいだでも mixed model
がブロック効果をうまく扱えることなんかが知られていない,
とわかった.
``pseudo replication が問題なので……''
というところまではよく理解しておられるのに.
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2100 研究室発.
たまたまかとーさんと同時刻に研究室をでたので,
車で迎えにこられた奥様にごあいさつする光栄に浴したのであった.
2125 帰宅.
晩飯.
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[今日の運動]
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[今日の食卓]
- 朝 (0850):
米麦 0.7 合.
タマネギ・ニンニク茎・マイタケ・卵の炒めもの.
- 昼 (1320):
研究室お茶部屋.
米麦 0.5 合.
ホッケ電磁波蒸し.
タマネギ・ニンニク茎・マイタケ・卵の炒めもの.
- 晩 (2220):
スパゲッティー.
「今晩はきっとぢゃんくなものを食べます」
と (「伝染るんです。」
のかわうそに敬意を表しつつ)
院生たちに「約束」してしまったので,
レトルトパウチドカレー
(北 12 条生協 78 円もの).