ぎょーむ日誌 2005-08-31

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]
  • 北大構内走 55 分間．
• [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．