ぎょーむ日誌 2005-12-01
2005 年 12 月 01 日 (木)
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0930 起床．
生活周期がりせっとしない．
0950 自宅発．
晴．
1005 研究室着．
コーヒー．
朝飯．
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なぜか水中方面から二通も問いあわせが．
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大会企画委員会からめでたく自由集会採択の通知が．
今回の統計学自由集会は
こういう内容．
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新潟大会の自由集会数はなんと …… 33!!
会場あるのかしらん?
そして「プログラム用原稿」提出用としてわけわからん
腐れぎみのわーどファイルが送られてきた．
「ボクはゲイツ & わーどが大好きだからキミもわーど使ってるよね，
それしかありえないよね」
短絡思考はいいかげんにしてほしい．
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なぜかあちこちとメイルやりとりばかり．
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このような「ぎょーむ日誌」を書いてることで，
私は読者たちから
「何を書いてしまうのかわからぬアブないひと」
と認知されており，
そのおかげで質問・依頼の個数がそれなりに抑制されているらしい，
とわかった．
「ぎょーむ日誌」がこれほど私にとって役にたっているものだったとは!
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ええ，
もう自分でも何を曝露してしまうのかまったく制御できない状態なんですよ，
今日からこちらに連絡いただいたヒトたちの
実名 & メイルアカウントさらしまくることにします，
メイル本文もそのままここにコピー，
あああ査読中論文原稿なんかの著者名や詳しい内容まで公開してしまいそうだ!
もうだめです，
書きます
……
と「抑制」効果をさらに強めてみる．
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雑用処理のつづきで，
ついでに事務書類も．
東京出張の書類を総務掛に．
留学生後援会の書類を会計掛に．
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そして統計こんさるメイルかき．
昼飯．
時刻はすでに 1400．
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屋久島シュート休眠 MCMC 計算のつづき．
そろそろ MCMC 疾走の試験走行やりたいわけだが
……
とりえあずその前に牛原さんデータの点検．
この「追跡」データに関してはちゃんと 22 樹種がラベリングされてるよーで．
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試験運転のため，
さらに入出力まわりを改造．
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プログラム書こうとしてるのに，
こういう日にかぎってメイルやりとりがけっこうある．
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で，
1630 ごろ試験運転開始．
うーむ，
データすごく少ないのに時間かかる．
1000 step で 3 分弱，
か．
そしてプログラムにはまだまだバグが多数残存，
とわかった．
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ぢりぢりとバグをつぶしていく．
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いやー，
こういう階層べいづモデルの MCMC 計算ってぢつにいろいろな工夫が必要，
とわかった．
とにかく階層間の情報やりとりがかなり重要．
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自分の尤度を変更するときには，
自分より「下」でも階層的に尤度の
Backup()
&
Restore()
が必要
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自分より「下」の階層で尤度が変更されたときには，
自分自身はそれに関与しなくていいけど，
「下」のすべてで更進が終了したら，
その結果を自分に反映させる必要がある
といった面倒あれこれ．
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このシュート休眠 & 二度のび推定問題に関してもいろいろとわかってくる．
プログラムの動作がマシなものになってきたあとの挙動としては
……
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尤度はすぐに定常に達するように見える
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しかしパラメーターはそういうのもあるし，
そうでないのもある
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今回の目玉だった「明るさまちがい」モデルだが
……
これって尤度が初期状態より悪くなる
(「明るさ」の事前分布に問題あるのか?)
それからこのべいづ logistic モデルの線形予測子 (linear predictor)
構成するパラメーターどもの
無情報事前分布を
正規分布で与えてるわけだが
……
これの SD ってむやみにでかけりゃいいってもんではないみたいだ．
でかいと Metropolis sampler に却下されまくり，
値が変動しなくなる．
せいぜい 5 ぐらいか?
いや，
3 ぐらいかな
……
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計算プログラム，
どんどん高機能化している．
unused
パラメーターを指定を指定できるようにしてみたり．
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ばててきたので
2100 研究室発．
2115 帰宅．
晩飯．
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晩飯くいつつ全樹種で計算させてみる
(今まではバグとりのため selected 3 樹種で計算させていた)．
やはり Perl なんで時間かかる．
全 22 樹種 5000 step で約 15 分か．
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R
の
library(coda)
で作図してみる．
10 step ごとのサンプリング結果．
これは「全 22 樹種に共通する部分」．
個体の観測データは
「全体共通部分」 + 「樹種特性」 + 「個体特性」
で説明される
(樹種差・個体差はこのさらに下に)．
ふーむ，
妥当なかんぢではあるんだが
……
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これはその全 22 樹種の中の
ヒサカキ
という樹種の特徴をあらわすパラメーターども．
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そしてこれはヒサカキの中の
A17
番個体の特性をあらわすパラメーターども．
やはりこのサンプル数だとほとんど「個性」は出ない．
しかし二度伸び (duplication? duplex? elongation)
はゼロからずれぎみ．
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さっさと寝なくては
……
と思いつつも，
真夜中すぎに「『明るさ』まちがい」の正しいくみこみかたを発見してしまった．
Metropolis sampler がある個体において
「この樹木では測定まちがい」
をいったん選択したら明るさをそのように遷移する．
そして次の step からは
「じつは測定まちがいでありませんでした」
という可能性を検討させればよいのだ．
つまり個体ごとに
「まちがいです」⇔「まちがいではありません」
の二状態をいったりきたりさせる，
という latent (hidden) Markov status モデル．
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そしてこれがベイズ推定された
「人間が『明るさ』をまちがえる確率」
の確率分布 (事後分布) である
(事前分布は
こんなかんぢ)．
「『明るい』を『暗い』とまちがえる確率」
(平均 4.6%)
より
「『暗い』を『明るい』とまちがえる確率」
(平均 5.3%)
のほうが高い (分布も見よ)．
たしかに観測者・牛原さんが言ってたとおりだった!
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[今日の運動]
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[今日の食卓]
- 朝 (1020):
研究室お茶部屋．
ピーナッツバターパン．
- 昼 (1400):
研究室お茶部屋．
ソーセイジパン．
- 晩 (2130):
米麦 0.8 合．
なぜか大家さんからめぐんでいただいた
ブリ大根．
