できた．
たとえば
……
観測された樹木集団
trees の中の一樹木
(アデク #1)
はこうなっていて，
> str(trees[[1]])
List of 6
$ id : Factor w/ 195 levels "adeku 1","adeku 2",..: 177
$ spc : Factor w/ 29 levels "Camellia japonica",..: 1
$ Nper : num 1.04
$ light : num 1
$ list.segment:List of 4
..$ : Named num [1:5] 1 0 6 3 3
.. ..- attr(*, "names")= chr [1:5] "const" "age" "total" "leaf" ...
..$ : Named num [1:5] 1 1 6 6 0
.. ..- attr(*, "names")= chr [1:5] "const" "age" "total" "leaf" ...
..$ : Named num [1:5] 1 2 5 3 2
.. ..- attr(*, "names")= chr [1:5] "const" "age" "total" "leaf" ...
..$ : Named num [1:5] 1 3 5 5 0
.. ..- attr(*, "names")= chr [1:5] "const" "age" "total" "leaf" ...
$ dead.end :List of 3
..$ length : int 4
..$ v.total: int [1:4] 6 6 5 5
..$ age : num 5
この樹木の中のひとつの枝データはこう．
> trees[[1]]$list.segment
[[1]]
const age total leaf scar
1 0 6 3 3
[[2]]
const age total leaf scar
1 1 6 6 0
[[3]]
const age total leaf scar
1 2 5 3 2
[[4]]
const age total leaf scar
1 3 5 5 0
これは data.frame()
あるいは matrix()
とかでもいいのかもしれない
……
というのも，
この部分は行列計算に帰着できそうなんで．
ただし，
(ここがこの推定計算の難所になっていたんだが)
枝の節の中でも欠測になっている
「いちばん根もと方向」
の部分は
確率論的モデルで代用するので
(行列計算には帰着できない)
下のように別の構造のデータが必要とされる．
> trees[[1]]$dead.end
$length
[1] 4
$v.total
[1] 6 6 5 5
$age
[1] 5