ぎょーむ日誌 2005-11-15

2005 年 11 月 15 日 (火)

• 0639 地震． 0810 起床． 朝飯． コーヒー． 0935 自宅発． 晴． 0950 研究室着． 鍋あらい． 変性したタンパク質 (豆乳)
• 1030 より 研究室セミナー， 本日は M2 石橋君で小さいミズキ 29 個体 (野幌森林公園) しらべました， というもの． Cornus シュートといえば八田さんの詳細なる研究があって (…… というのを昨年教えていただいた; 他の人の先行研究についても)， 一見すると単純にみえるこの分枝様式も 「部品の区別」 が重要だとわかっている． しかし， そういう観察ができるかどうか， というのは観察者次第なわけで ……
• 昼飯．
• 夜までいろいろなメイル書きに費された． まずは昨日にひきつづき Gaussian Random Field (GRF) なモデリングのつづき． やはり状況は (例によって，というべきか) Zero-Inflated になってるよーで． 生態学データではありがち．
• つぎ， 粕谷さんからのなぞなぞ (?) メイル． X が指数分布にしたがう確率変数であるとき， log(X) の分布はどうなるか， というもの． 調べてみると， これは極値分布である Gumbel 分布 のパラメーター β = 1 とおいた場合に該当する， とわかった．

[指数-指数分布]

は Gumbel 分布になっている．

r <- 1.5
n <- 100000
hist.sample <- hist(log(rexp(n, rate = r)), 50)
plot(hist.sample)
y <- hist.sample$mids
dy <- (max(y) - min(y)) / (length(y) - 1)
lines(y, r * exp(y - r * exp(y)) * n * dy)

むろん R は何でもアリ， なんで極値分布 (extreme distribution) を直接あつかう package が CRAN にある．

• GRF 問題のつづき． RF ぢゃないけど， 九月に広島で 聞いた南さん (統数研) のサメ混獲データ解析の空間構造あり ZINB モデルとか有用かも， というような ……
• A 棟 8F の R こんさる． うーむ， 今年の M1 の皆さん， R を使いこなしておられる．
• 新潟大会で開催準備中の自由集会， 今回はいろいろなヒトたちの話題提供があり， 楽しいものになりそうだ．
• ということで計算などはススまずにおわってしまった． 1945 研究室発． 2000 帰宅． 晩飯．
• [今日の運動]
  • 腹筋運動 30 × 3 回． 腕立ふせ 5 × 3 回．
• [今日の食卓]
  • 朝 (0850): 米麦 0.7 合． サバ電磁波酒蒸し． 海藻スープ．
  • 昼 (1320): 研究室お茶部屋． 米麦 0.6 合． サバ電磁波酒蒸し． キムチスープ．
  • 晩 (2020): 米麦 0.9 合． サバ電磁波酒蒸し． ハクサイ・ニンジンスープ．