postscript()
出力は Adobe Illustrator で開けられない．
解決策は R-2.3.1 など最新のものをインストールすること．
ただし R-2.2.0 が出力する postscript file，
Linux 上つまり ghostscript 上で操作するぶんには何の問題もなかった．
make pdf．
共著者の香川の小林さんに連絡．
札幌市の外気温 30°C
ちかい．
しかし少し曇ってきたか．
Lex
のカーネル作り直しなど．
えーと，
ネットワークカードのドライヴァーモジュールは 8139too，
と．
カーネル再構築後に NVIDIA のドライヴァーも再構築．
Hadfield et al. 2006 Towards unbiased parentage assignment: combining genetic, behavioural and spatial data in a Baysian framework. Mol Ecol. (url)まえまえから 「こういう論文でるだろうなあ」 と思ってたんだけどやはりでましたか (あるいは似たようなのがすでにあるかもしれないけど)． まだざっとしか見てないけど， 親子判定と生態学的パラメーター (距離依存性などなど) を同時に推定しましょう， そういう場合は定式化を Bayesian でやるとラクです， そうすると計算は MCMC で， という王道なもの …… しかしざっとみたかんじでは階層ベイズモデル化はされていない， ように思える．
NH は日本航空ではなく全日空だ．
A foliage unit is a discrete aggregation of twigs that develop over time on tree branches.はとりあえず私が使おうとしてる意味にちかいんで．
……
ということで，「正しい」理由をあげるとするならば，(現実にはよくありがちな) 複数・いれこ構造になっている random effects (に該当するばらつき) を組みこんでお手軽に計算しようと思ったら Gibbs sampler を使うしかありません，といったハナシになるわけです．
……
さらに私の憶測を述べれば，今後数年以内に生態学会かどこかで，Bayes 統計も MCMC 計算もよくわかってないけれど，見よう見まねで WinBUGS などの Gibbs sampler を動かして，なんともアブない統計モデルを解析してみせるどこかの無鉄砲な院生の発表を聞くことになるのではないかと期待しております．
……
***.e-eafes.org
の name server をこちらで借りてるマシンに指定してもらう
www.e-eafes.org
を設定
(新しい仮想サイトの構築が先!)
www.e-eafes.org
の「正引き」が登録されていることを確認
Gelfand, AE. 2000. Gibbs sampling.
Journal of the American Statistical Association 95:1300-1304.
には
Geman and Geman (1984) argued that if each full conditional
distribution is a so-called Gibbs density,
the answer is yes and, in fact, that this provides an equivalent
definition of a MRF.
The fact that each θi is updated by making a draw
from a Gibbs distribution motivated them to refer to the entire
updating scheme as Gibbs sampling.
あるいは同じく Gelfand が担当したらしい作文，
Clark & Gelfand 本 (2006;
紹介ペイジ)
内の p.16
As historical footnote,
we add that Geman and Geman (1984) apparently introduced the name
``Gibbs sampler'' because the distributions used in their context
(image restoration, where the parameters were actually the colors of
pixels on an screen) were Gibbs distributions.
These were, in turn, named after J.W. Gibbs, a nineteenth-century
American physicist and mathematician generally regarded as one of the
founders of modern thermodynamics and statistical mechanics.
While Gibbs distributions form an exponential family on potentials that
includes most standard statistical models as special cases,
most Bayesian applications do not require anywhere near this level of
generality, typically dealing solely with standard statistical distributions
(normal, gamma, etc.).
ということで画像復元の統計モデリングやってた
Geman and Geman (1984)
が「こりゃ Gibbs distribution からのサンプリングだ」
と Gibbs sampler と呼びはじめた
……
ということで，
ここでいう Gibbs distribution とは何か?
ギブスモデル (Gibbs model) ともよばれる． その確率分布を強調するときはギブス分布 (Gibbs distribution) とよばれる．となっており， じゃあ Gibbs 点過程のパターンの集合にしか使えないとなると これはすごく不便なんだけど， たぶんそういうことではなく {ギブス点過程が生成する分布} ⊂ {一般の Gibbs 分布} という含有関係があるのだろう (画像復元に使う壊れ画像データ生成だって狭義の Gibbs 点過程というわけでもないし)．
Liu, J.S. 2001. Monte Carlo strategies in scientific computing. Springer. (Amazon)というなかなか良い本を買ったんだけど， その p.7 に
Scientists are often interested in simulating from a Boltzmann distribution
(or Gibbs distribution) which is of the form
where x is a particular configuration of a physical system,
U(x) is its potential energy, T is the temperature, and k is the
Boltzmann constant. The function Z = Z(T) is called the partition
function (also called the normalizing constant in non-physics literature).
となってるな．
母子里の林冠 Gibbs モデルの葉群生起確率は
まさに上のとーり与えられてるわけだが
……
ボルツマン分布，
か．
で，
また Wikipedia で
Boltzmann distribution
みると，
当然ながらというか確率分布のひとつとしてあつかわれてるな
(少し無理やりっぽいが)．
Boltzmann 分布と Gibbs 分布でびみょーに違うような気もするけど，
まあほとんど一緒だろうし．
ともかく，
ゐきぺぢあ的には
ポアソン分布だのガンマ分布だの正規分布だのと同じクラスに
「Gibbs 分布」
なんかも所属してします，
と．
Since the probability density of foliage configuration is given as above,
the set of all possible foliage configurations is regarded as
a Gibbs distribution (or Boltzmann distribution).
と「さりげなく」書いてみる．
ぜいぜい
(と肩でイキをつく)．
この一文に二時間ほどついやしてしまったわけだ．