ぎょーむ日誌 2005-10-26

2005 年 10 月 26 日 (水)

• 0620 起床． コーヒー． 朝飯． 当家の冷蔵庫， 冷凍庫ナシ「製氷棚」アリのものなんだけど， この製氷棚に毎月 2kg ぐらい着氷する． 放置しとくと冷蔵庫内が水びたしになるんで， これをとりのぞく作業． 洗濯． 当家の洗濯機もまたコワれぎみで， 軸受かモーターに問題あって遠心脱水がうまくいかない． すぐにエラー警報だして止まるんで， 手動で修復 (具体的には漕内質量再配分) するんだけど， これにはそうとうの技量と忍耐を要求される． 炊飯器も壊れて使えなぬまま半年すぎたし (ということであいかわらず鍋炊飯の日々) …… いやはや問題なく動作する家電製品は掃除機と電磁波オーヴンだけか． 0915 自宅発． 晴． 0930 研究室着．
• 苫小牧 leafminer 寄生確率問題に関して， 登校前から (つまり冷蔵庫・洗濯機と格闘しつつ) 多変量正規分布を生成する Gibbs sampler について検討している． つまりこれは条件つき正規乱数の生成にほかならず， 計算方法じたいは調べればすぐにわかる (e.g. Wikipedia)．
• 問題なのはこれを R で生成させる方法だ． 素朴にそのまま書くと部分行列 (sub matrix) をつくるところで巨大行列の copy が発生してしまう． そんなことやってられない． なにか工夫があってしかるべきだ．
• CRAN Task View の Bayesian Inference 読んでみる …… うーむ， この問題って geoR だの geoRglm なんかに「まるなげ」できそうな気がしてきた．
• geoRglm について 昨年末 に平尾君から教えてもらって， えらく感銘うけてるな …… この時のぎょーむ日誌の記述の半分ぐらいは めちゃくちゃなんだけど (いつものごとく， というべきか)， 「geoRglmって何やってるのか?」 という理解はおおむね正しかった …… 下記文書あれこれを読んで自分の理解を点検してる最中なんだが． こういう空間相関・Bayesian・MCMC まわりの わかりかたは当時に比べて (さすがに，とゆーか) 多少はマシになってますなぁ．
• library(geoRglm) の挙動をつかむためには …… library(help = geoRglm) とその関数たちの help() はもちろん， package についてくるドキュメント doc/geoRglmintro.pdf， 作者 Ole Christensen の R News の短い解説文:

  Christensen, O. F. and Ribeiro Jr, P. J. (2002). geoRglm - a package for generalised linear spatial models. R News, 2(2), 26-28. ISSN 1609-3631.

  さらに， Christensen の 論文 も読む必要ある．
• 昼飯．
• これ以上 geoRglm にはまりこむと， 定式化の確認 → 試験運転あれこれ という方向につっぱしってしまうのは明らかなのでいったん中断． あぶないあぶない．
• ということで， 苫小牧樹木直径成長問題のほうにまぢめにとりくむ．
• ここまでの流れとしては局所 BA なる量を導入したら， というハナシがあって， そのあたりのデータ整理していただいたので推定計算に投入したけど， 直径成長のモデリングには必要ないんでは， ということでどの樹種でも選択されなかった (おおざっぱに言うと， その程度のばらつきは「個体差」とみなされるため)．
• このあたりの変更で推定プログラムそのものの改造と， 入出力データの書式の変更あった． 出力データについてはほとんど変化なし． しかし作図プログラムや感度解析に影響しないかどうか， といったことどもを調べる必要がある．
• 改造を最小限にするため， 「まあモデルを多少ひねっても局所 BA が要因として選択されることは， そうそうないだろう」 という方針でいくことに．
• 調べていくと今回の改造とは直接関係ない 「version 問題」 が存在することに気づいた． 感度分析で気象値再計算が必要なんだけど， その関数 calc.wv() がない． 前の version にもなくその前のやつで見つかった． これは単に気象値 8 年分を単一の data.frame にいれればいいだけなんで， 現 version ではらっぱー関数的につなぐことにする． つまり
  • todedendro2 (2004 年 11 月中ごろに終了): 高速化モデル選択なし． wfilter/wv.common.R 内に calc.wv() あり
  • todedendro3 (2004 年 11 月末ごろ中断で終了): 高速化モデル選択あり， 局所 BA モデリングなし． wfilter/wv.common.R 内に前年気象値計算関数 calc.wv.ps() と当年のそれ calc.wv.mb() はあるんだけど， calc.wv() はなし (つまりここで廃止した)
  • todedendro4 (現在のもの): 高速化モデル選択あり， 局所 BA モデリングあり． calc.dGdWdV.R 内に互換性とるための関数 calc.wv() 追加
  となってるわけで． todedendro3 でちゅうとはんぱなまま中断したのが混乱の原因だったな．
• R にも version 間の問題がある? たしか以前はこんなところにじゃまな legend() が置かれなかったはずだが． png() device による出力． 現在つかってるのは 2.2.0 で半年ぐらい前までは 2.0.* だった． まあ， まだこのへんはどうでもいいので放置．

• さて， 樹木個体ごとの事後分布の生成だが …… アタマが混乱してきたので旅にでる．
• 20 分間ほど北大構内散歩． アタマの中が整理されてきたので， 直径成長問題推定のシステム改造にとりくむ． 少し変えては試験運転， のくりかえし．
• 1800 すぎ， とりあえず事後分布 (posterior) を樹木個体ごとに描かせることできた． これは個体ごとの「個性」をあらわす． 下の図はホオノキ 29 個体の例． 青-緑系の曲線が個体ごとの posterior， 赤い曲線が (全個体共通の) 事前分布 (prior)．

• 成長量の確率分布が Poisson 分布で prior はガンマ分布なので自然共役事前分布 (natural conjugate prior distribution) になっている． すなわち， posterior もガンマ分布である． (後記: 単純なぽあそんではないんで， 自然共役になってないかも)
• prior/posterior を目にみえるカタチにするのは， これが最初なんだけど …… この図を見ているうちに， prior のいれかたなどをもうちょい改善すべきだ， と気づく． 試算してみると， prior の実装で計算結果がびみょーに変わる， とわかった．
• 1950 研究室発． 2015 帰宅． 体重 73.6kg． 晩飯．
• 北大構内走にでようと思ってたんだけど， いつのまにかねむりこんでしまった．
• [今日の運動]
  • またしても予期せぬうんどう休養日
• [今日の食卓]
  • 朝 (0720): 煮豆飯 0.7 合． ネギ・モヤシ・豆腐・煮干の味噌汁．
  • 昼 (1250): 研究室お茶部屋． 煮豆飯 0.7 合． ネギ・モヤシ・豆腐・煮干の味噌汁．
  • 晩 (2030): 煮豆飯 0.7 合． ネギ・モヤシ・豆腐・煮干の味噌汁．