[いつもながらの]
glmmML() で推定計算可能ということ．
神よ……!
\documentclass{seminar}
\usepackage[dvipdfm]{graphicx}
\usepackage[dvipdfm]{color}
\usepackage{pstricks,pst-grad}
dvipdfmx
に
-c
つけると
Ignore color \specials
される
(ほぼ白黒になる)．
しかし
\fcolorbox
だの
\colorbox
だので作ったハコがぬりつぶされてしまう．
\begin{document}
のあとで
\renewcommand{\fcolorbox}[3]{\fbox{#3}}
\renewcommand{\colorbox}[2]{\mbox{#2}}
と置き換えてやると，
ぬりつぶしは解除される．
make pdf
する．
「観測できない個体差」などは random effects としてあつかい， 調べたい量 (葉数の効果など) に集中するのがうまい統計モデリング． 「データとりまくれば解決する」と思いこむのは まちがい…… とゆーイヤミを追記してみる．
make pdfmono．
glmmML() の能力不足で解決しなかった．
どうして能力不足とわかったのかとゆーと，
例によって例のごとく，
「なんかこれおかしいよな」
と random effects ばらつきの初期値である start.sigma
変えてみたら結果も二転三転する，
という悪夢のごとき状況だったもんで．
glmmML()
の能力不足と現時点で断罪するのは必ずしも正しくないかも．
使った花粉数データにかなり問題あるとわかった
……
えーい，
なんでさっきは気づかなかったんだ．
glm()
で
……
まさに昨日の授業でとりあげた
「glm() がうまくいかない状況」
なンだが．
glmmML() の frail
計算はうまくいっておらづ．
random effects のばらつき推定は妥当に見えるんだが
……
ともかく追加したデータつかった作図によって，
パラメーター推定はどのあたりがマトモそうであるか，
というのは確信をもてるようになった．
29日の宿泊について問い合わせがあったときには、 全員の宿泊をまとめて予約することはしないので、各自お願いします、 とお伝えくださると助かりますとのこと．
combinations()
in
library(gtools).
(略) 奨学金返還免除者の選定方法が変更になり，今後は学業等に 優秀なものが対象になります．優秀な学生を大学から推薦す ることになるのですが，北大では既に評価基準が出されてい ます．そのなかに，学位論文（修士論文，博士論文）に対する 評価があります．これを専攻で行わなければなりません． 返還額は修士課程修了者だと約２００万円，博士課程修了者 だと約４００万円と多額で，相当真面目に評価する必要が あると思います． (略)