library(glmmADMB)
はさしずめ製品宣伝用ソフトウェア，
といったところか?
lmer()
であろう．
印象だけで比較すると
glmm.admb()
のほうが頑健そう
(なんとなく)
lmer()
のほうが「ブロックの中の個体」といった
階層性があったりする
より複雑な random effects を指定できる
(だから不安定なのか?)
color rgbf
使えばよく，
回転は rotate
か
……
ということで，
作図用 Perl スクリプトは
「光回廊」
用に下のような POV-Ray コードを生成するようにした
(注: 下のコメントで ``y'' と呼んでるのは
POV-Ray 座標系では Z 軸 (奥ゆき) に相当するものである)．
box {
<-8.320e-01, -3.000e+01, -8.320e-01>, // 最小点 (x, z, y)
<8.320e-01, 3.000e+01, 8.320e-01> // 最大点 (x, z, y)
rotate x*0 rotate y*0 rotate z*33.69 // ``y'' 軸まわりの回転
pigment {color rgbf<0.95,0.95,0.95,0.9>} // 透過つき色指定
}
head.inc.php
を自作してみた．
#head(6,研究室にゅーす)
と指定すれば上のように動作する．
PHP コードはこういうかんぢになった．
<?php
function plugin_head_convert()
{
global $script,$BracketName,$date_format;
$recent_lines = 10;
$pagename = '';
if (func_num_args()>0 && func_num_args() <=2) {
$args = func_get_args();
if (is_numeric($args[0])) {
$recent_lines = $args[0];
}
if (!empty($args[1])) {
if (strlen($args[1]) > 0) {
$pagename = $args[1];
}
}
} else {
return "Errors in args\n";
}
$lines = get_source($pagename);
$cnt_line = 0;
foreach ($lines as $data) {
$items .= $data;
$cnt_line++;
if ($cnt_line >= $recent_lines) { break; }
}
return convert_html($items);
}
?>
To:
に何十人ものメイルアドレスを列挙しているのである!
To: に私のアドレスが含まれているだけでなく，
まったく赤の他人のメイルアドレスも含まれているのである．
To: に含まれるうち
誰でもいいから
一人を「ゴミつき無意味メイル判別キー」
としてもちいればいい．
厳密にいえば同じ研究室のヒトなどは避けて
(複数あて研究プロジェクト連絡メイルなどがくることあるから)，
研究上なんのつながりもないヒトを選ばないといけない．
そのひとを XYZ さんとしてみよう．
Matches: to:(XYZ@ees.hokudai.ac.jp) has:attachment Do this: Skip Inbox, Delete itとなり， つまり
To: に
「事務室からきたゴミつき無意味メイル判別キー」
として選ばれた
XYZ さんのアドレスが含まれていて，
何か「添付ファイル」がついている
(事務からのゴミメイルには例外なくこれがついている)
メイルは
「受信箱を経由せずにただちに削除してゴミばこにほうりこめ」
と指示しているわけだ．
data.frame
を自由にあつかえるようになる
glm()
がどーのこーのとか，
じつに瑣末な問題だ．
data.frame
なるデータ構造で，
ここは理解の個体差が大きいところだ．
初心者にとって最初かつ最大のカベと考えるべきかも．
data.frame
の難しさとは何かと考えたときに，
factor だの
numeric だの
character だの
といった「クラス」について理解してもらえればよいのか?
data.frame
まわりの困難は克服しつつあるので，
現段階の M1 の皆さんに関しても斜面上方に押し上げたり，
ころがり落ちていくさまを見物したり，
ということを延々と繰りかえしていればよいのかもしれぬ．
2100 研究室発．
2125 帰宅．
晩飯．
/dev/hda*
が不調ぎみなので reboot して
e2fsck．
今回は 20 分もかからずに作業終了．
とはいえ，
やっぱり買い替えないといかんのでしょうなあ．
Giuliani R, E Magnanini, F Nerozzi,E Muzzi and H Sinoquet. 2005. Canopy probabilistic reconstruction inferred from Monte Carlo point-intercept leaf sampling. Agricultural and Forest Meteorology 128:17-32. (url)という Italy & France なるラテンなヒトたち (よく見ると Magnanini 氏とかいるぢゃん) による共同研究なんかはかなり近そうに見える． いやー， 私以外にもこういう方向で考えるヒトたちっているんだ． 驚いた．
600cm × 300cm × 600cm
の空間なんだけど，
ホントは
660cm × 330cm × 720cm，
内部に
60cm × 30cm × 60cm
のハコ 1440 個が必要．
anova.glm()
の結果を送らねばならなかったり．
3. 芝居をプロデュースする−統計モデルのプランニングおそらく「勧善懲悪ドラマ」とは Neyman-Pearson わくぐみでの (つまりふつーの) 「検定」のことなんだろうなぁ …… 最初から「とうぜん到達するべき結末」 が決まってる点において「勧善懲悪ドラマ」だよね
3.1 芝居の目的と配役の検討−勧善懲悪ドラマと推理ドラマ
今年度の教育経費は、学院拠出分１３千円をマイナスして 修士：７６千円 博士：１１４千円 です。 計画的な費消をお願いいたします。