ぎょーむ日誌 2006-03-02

2006 年 03 月 02 日 (木)

• 0800 起床． ねむい． 朝飯． コーヒー． 0920 自宅発． 曇． 0935 研究室着． 今日は「外来こんさる」の日 (ふだんは「入院」してるヒトたちの診察?)．
• 1000 から 東研 の阿部さんとオオタカ / ハイタカの営巣場所えらびモデリング． R の glm() でなんとかなるのか， glmmML() が必要になるのか， というあたりとか．
• 「こういう論文参考にしたんですけど」 と見せてもらった鳥営巣モデル論文では， AICc だけでなく Akaike weight をもちいて 「最良モデルはこれだけど二番・三番はこれに比べると……」 といった議論がなされていたので驚いた． なんでも， 営巣モデリング研究まわりではこういう方法がよく普及している， とのこと． たしかに 検索してみるといろいろみつかる． 鳥営巣研究者ぎるど， おそるべし．
• そして日本の鳥学会まわりでは， 前回の大会での 山口さんたちの自由集会 がいんぱくとあったそうで．
• 昼前に終了． 昼飯．
• 1300 から 雨龍研究林 の吉田さんと空間相関ある森林データのハナシ． SAR だの CAR だの 昨年一月ごろ に検討していたモデル (library(spdep) で計算できる) のハナシもでたんだが …… けっきょく， いつものごとくというかこういう問題は R の geoRglm (あるいは CRAN 内) をどううまく使うかという方向に流れてしまいがちな今日このごろである． 森林の空間構造について考えるのはひさしぶりで， 吉田さんと対話しつつ 「森林内にみられるあれこれ現象の空間相関とは何か? それが推定できたら何が『よい』のか」 といったあたりも検討できた．
• 外来・入院とわず データ解析こんさるは当方のアタマの中をりすとらするのにかなり有効， といつも実感する． しかしアタマの中をかきまわされるのでへろへろになる．
• 今日の外来はコレで終わるはずだったんだが …… なぜかしら 2110 すぎまで A 棟 5F の 野田さん おふぃすにとらっぷされた (往診??)．
• 群集生態学のハナシ． 競争みたいな生物学的過程なんかを重視したい， という野田さんの意向を無視して (というのも現時点のデータは「ある種がいた・いない」 データであるからだ)， 久保的文脈での発見はこうなる (したがって内容はすごくすごく偏っている):
  • species rank-abundance 曲線まわりを中心とする 記載的 (ぱたーん解明的) 群集生態学あれこれの問題は 「種の出現確率分布 (多項分布)」 の推定が本質的で， その他はこれから派生するハナシばかり
  • ある標本セットで閉じる「有限種数の」 出現確率分布の推定も使いものになる (群集なヒトたちは種数は事実上無限大だと考えてるらしいが)
  • 複数の調査地があるとき， ベイズ推定的に出現確率分布を構成してやると (Gaussian multinomial logit model でよい …… 多項分布というと事前分布はぢりくれ (Direchlet) 分布が事前分布， となりがちだけど Gaussian のほうが何かと便利 …… 多次元正規分布で群集行列の推定とか)， いろいろな問題解決に使える
  • さらにこのベイズ推定計算方法は群集生態学にとどまらず (地理的な) 集団遺伝学の問題などに使える
• へろへろ度がかなり強まった状態で A 棟 8F にもどると， ちかごろ GLM にコってる川合さん (GLM 感染の GLM 万能適用第 II 期) につかまり， 面倒そうにみえる推定問題が glm() でうまく解決しないとのこと …… ハナシをよくきくと， これはモデル推定とかのハナシではなく， むしろランダマイゼイションなどによって注目している変数の傾向と その信頼区間を計算してみせるべき問題， とわかった．
• ふらふらと 2210 研究室発． 2225 帰宅． 晩飯． へろへろ
• [今日の運動]
  • へろへろきゅうようび
• [今日の食卓]
  • 朝 (0820): 米麦 0.7 合． ネギ・ブナシメジ・ワカメ・豆腐・ホタテの味噌汁．
  • 昼 (1210): 研究室お茶部屋． 米麦 0.5 合． ネギ・ブナシメジ・ワカメ・豆腐・ホタテの味噌汁．
  • 晩 (2320): 米麦 0.7 合． ネギ・ブナシメジ・ワカメ・豆腐・ホタテの味噌汁．