ぎょーむ日誌 2005-09-11

2005 年 09 月 11 日 (日)

• 0830 起床． ねむい． 朝飯． コーヒー．
• また ThinkPad 240Z 戦力化作業のつづき． perl の Date::Calc もぢゅーるなければ， そもそもぎょーむ日誌とか更新できなかったり． で， Vine 3.1 の perl-**.rpm 系は腐れぎみだ． しょうがないので sudo perl -MCPAN -e shell で install Date::Calc などとしてみる …… がそもそも libnet がおかしいので， まずはこれを手動でインストール， とか． ぢりぢりと復旧する．
• Perl まわりも何とかなったようなんで， 1150 自宅発． 晴． 途中， 北九条小学校にたちよって衆議院選挙の投票をすませる． 投票所， ぜんぜん混雑してない． 911 投票テロが発生するとしても現時点のこの場所ではない， はず． しかし， 大学まわりってけっこうご老人住んでおられるのかも， といった印象うけるような年齢構造が観察された． 1220 研究室着．
• 一晩， 研究室に放置しといた ThinkPad X31， 電力いれたら問題なく boot した． 「おお」 と感心したんだけど， X 起動したら一瞬で死んだ． やはりダメか …… しかし， この異常挙動は修理工場で再現が難しいというか， 「異常ナシでした」 とつっかえされそうな気がする．
• なんとなく昼飯．
• 挙動不審といえば， 生態学会さーばーなんてのもありましたなぁ …… とまた CGI 実験やってみると， sudo /etc/init.d/httpd restart から 24 時間以上が経過してるのに問題なく データやりとりできている． 不思議だ． しかも CGIwrap 無視した方式でも CGI プログラムよびだせる． うーむ …… いまいち挙動が把握できてないんだけど， 昨日までの相違といえば， 現在は mod_perl.c つかってない， というぐらいしか思いつかないんだが． これって「挙動の時間差」に何か関係あるはずだ， ということで使うのやめてみたんだけどね．
• ちょっと 検索 してみるとごちゃごちゃといろいろな記述があるな …… たとえば http://perl.apache.org/ の documentation には mod_perl for ISPs. mod_perl and Virtual Hosts なる解説あり，

  Note that it's impossible to run suEXEC and cgiwrap extensions under mod_perl 1.0.
  

  とのこと (ただし腐れ TurboLinux Appliance Server 1 が使ってるのは mod_perl-1.26-4 だ …… これは mod_perl 1.0 系， とみなされる?)．
• まあ， 明日までまた放置しよう． ヒマがあったら cgiwrap と suid の関係をもうちょい調べる． おそらくいま実験に使ってるユーザーアカウントは /etc/group で少し権限を強めてやったから (8/11 の記録)， .../cgiwrapDir/cgiwrap/... かませなくても CGI プログラムが呼び出せてるんではないかな．
• ThinkPad X31 のほうは ハードウェアの不安定挙動がぢつに首尾一貫してきた．
  1. 高解像度というか graphics mode にすると確率 1 でふりーづする (ふりーづまでの待ち時間は指数分布にしたがっている， とゆーかんぢ)
  2. いったんふりーづすると「自閉モード」におちこみ， なかなか起動しなくなる
  3. とくに電力管理まわりはめちゃくちゃになり， 電池が認識されなくなる
  4. 数十分間放置しとくと自閉モードを脱して character mode ならば起動はできるようになる
  5. そして X など動かしたりすると 1. にもどる
  例外的な挙動としては character mode (例: boot 中) でも暴走することある， というあたりかな． そのときには， kernel panic でメモリまわりがうまく扱えない， という悲鳴が表示されたりすることもある．

[かーねるぱにっく]

こんなかんぢで． メモリ空間が錯乱している様子．

• 1430 からまた M2 牛原さんと屋久島葉っぱ解析相談． データ全体をながめる R 作図のつづき， そして統計モデルとして使えそうな考えかたの整理．
• 何が原因で何が結果なのかよくわからない場合は pairs() してみる． 下の図は (ここに転載するため) 縮小しすぎてるんで何がなんだかわけわかんないけど．

• 統計モデリングは難しい． たとえば …… ある枝で観測されたもっとも年寄り葉の年齢， の確率分布のモデリングを行う． 短絡的にはこれは極値分布 (extreme value distribution) になりそうだ． CRAN にも extreme な package 多数ある． しかし， これってあまりにも情報すてすぎてんじゃないの， という気がする．
• そこで同じ枝の他の葉の齡分布もみるモデリングがありうる． ここで気になるのは --- おそらく個体群動態とかだったら考慮しなくてよい --- 葉痕 (leaf scar) つまり葉が脱落したあとのあつかいだ． これもカウントされてんだよね …… 生年はだいたいわかるんだけど (どの「コホート」に属していたかは一目瞭然)， いつ脱落したのかわからん， というあたりが悩ましい．
• このあたりまぢに考えると， ある葉痕に関して 「第 0 年目に脱落した確率」 「第 1 年目に脱落した確率」 「第 2 年目に脱落した確率」 …… と場合わけ， そしてこれらは排他事象なんで和をとって 尤度方程式の一項とすればよい． 葉の脱落 (死亡) 確率は齡依存なのでたいへん複雑な尤度方程式になる．
• もちろん， これだって R の optim() とか使えばパラメーターの最尤推定できる． ここまでは， ぢつはそれほど難しくない． 難しいのはこの推定システムにおいて モデル選択とかてぎわよくやらせるプログラム作りなんだよね …… いつもながら．
• さてここで， かかる難題世界を脱出する創意工夫の余地がないかを考える …… 「いつ葉っぱが脱落したかわからぬ葉痕， こんなものからは葉の生死にかかわる情報を あまり多くは取りだすことはできないだろう」 と見切ってしまってよいのであれば …… この推定問題はいきなり簡単な logistic 回帰のたぐいに帰着させることができる． これは一ヶ月ほど前 に述べてた「線形」幾何分布推定の glm() 悪用ワザのさらに応用篇である．
• たとえば， 葉齡 3 の葉っぱみた場合， 「脱落しなかった」という事象が 3 回， 「脱落した」という事象が 0 回発生したな， とカウントするわけだ．
• とゆー漠然たる予感が生じたので (上の記述はぎょーむ日誌かきながら整理整頓したもの)， logistic 回帰について牛原さんに解説．
• ただし葉痕はモデリングに使わねばならない． 牛原さんデータをあれこれ作図してみると …… どうも照葉樹は無計画とゆーかなりゆきまかせなのか， 明るい場所ではどかっと葉をつくる年があり， しかも 「しまった，作りすぎた」 とでも考えるのか早々に脱落させてしまっている …… よーに見えたりするんだよね．
• すると 「あ， ひとつの『節』内の葉っぱ混みあいみたいなのを考慮した 定式化とかやればいいのか」 とか思ってしまうわけだが …… これはまた難題世界に引きもどされる帰路となっており， 「この葉痕には何年目まで葉っぱついてたのか」 といった計算を要求されるわけだ． いやはや．
• 1730 ごろひとまず終了． やはり私がしゃべってる時間が長いのでばてる．
• と私が衰弱してるタイミングをみはからって， D3 赤坂君がまた駒ヶ岳樹木定着モデリング (私の「宿敵」のひとつ不均質空間での event 発生速度の推定めんどう問題) を体にしばりつけて突入してきた． これって 911 てろ?
• で， 問題発生箇所は …… ひとことで言えば， 負の二項分布破綻． ゼロ点 (「区画内新規定着数ゼロ」) があまりにもあまりにもあまりにも多すぎる． それゆえにマトモな推定計算できん．
• さて， かかる劣悪な状況を (以前に 奥山さんから教えていただいた) ``negative binomial loglinear mixed models'' とかで克服する， というのは方策はありうる． しかし ……
• しかしこの場合はスジのよい解決ではあるまい． なんとならば， こんなにゼロ点が多いのは「区画」の 空間スケイルがあまりにも細かすぎるせいだ． だからといって点過程として定式化をススめるのも疑問手だ． 多くの点過程が必要とする「なめらかさ」， 駒ヶ岳 の荒れた山肌がこれを実現してるとは思えない．
• で， こういう解決策は発想を切り換えて簡単に考えればよい． 空間スケイルが細かすぎてわけわからんことが発生しているならば， もっと粗く切ればよい． どれぐらい粗く切ればよいのか? それは最尤推定によって最大化された尤度を比較すればいい． もっとも尤度が高くなる区画分割法を探しだせばよい．
• というふうに， 「時代遅れ」 とみなされがちな区画法だけど， 最尤推定と組み合わせることで意外な活路あるかもしれん． このあたりの考察はまたやるかもしれない． 要点は 「生態学研究者がてきとーに『ワク』を設定した plot から， ヒトはどれだけ多くの (空間不均質性に関する) 情報を引き出すことができるのか?」 ということだ．
• 苫小牧 leafminer 寄生率モデリングなんかも， この最尤分割区画法ってのを試してみるべきかもしれんな．
• ともかくこの路線で推定計算やってみる詳細を赤坂君と相談する．
• ばてたので撤退． 1925 研究室発． 1940 帰宅． 晩飯．
• 2325 自宅発北大構内走． 2415 帰宅． 体重 72.8kg．
• [今日の運動]
  • 北大構内走 50 分間．
• [今日の食卓]
  • 朝 (1000): 米麦 0.7 合． 切り干しダイコン・ニンジン・シイタケ・コンニャク 炊きこみ飯．
  • 昼 (1240): 研究室お茶部屋． 米麦 0.6 合． 切り干しダイコン・ニンジン・シイタケ・コンニャク 炊きこみ飯． 海藻スープ．
  • 晩 (2010): 米麦 0.6 合． 切り干しダイコン・ニンジン・シイタケ・コンニャク 炊きこみ飯． ミズナ・ナメコ・豆腐の味噌汁． タマネギ・エノキダケ・卵の炒めもの．