ぎょーむ日誌 2005-08-30

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]
  • うんどう休養日
• [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．