ぎょーむ日誌 2006-03-29

2006 年 03 月 29 日 (水)

• 0650 起床． 新潟滞在六日目． 朝飯． コーヒー． 0840 宿をチェックアウト． 曇． 昨日から冬型気圧配置となり， 新潟市内は寒い． 高速歩行． 0900 新潟会館 着．

[新潟会館]

「統計学的『主法』合宿様」， か ……

• 0930 より 統計的手法「合宿」． (仮称)， 開始． 一人あたり 40-50 分で問題説明 & 問題解決の検討， わりと波乱なく進行してゆく． R はおもに help() 用につかわれてるかんぢだ．

• 検討あれこれこぼれ話．
  • Residual deviance で overdispersion 判定， これって根拠あるのか
  • glmmML() のモデル選択， 手動か専用関数かくしかない
  • Lindsey の glmm()， 積分方式は (ナゾの) Gauss-Hermite 法
  • Model Averaging, Akaike weigth で重みづけたパラメーター平均値
  • Bradley-Terry model， 動物のケンカ解析法 (粕谷さん)， そしてこれは植物の花粉競争モデルと同じ
  • さらに random effects くわえたとしても (ケンカデータは longitudial なので pseudo replication 対策が必要)， ふつーの GLMM に帰着させることができそう (ということで， 私は都立大の坂本君にハンパな回答してしまった， とゆー気がしてきた)
  • polr() in library(MASS)， 順序あるカテゴリカル変数の GLM
  • しかしながら 三水準以上に見えるカテゴリカル目的変数， よく見れば二段階 logistic 回帰に帰着できることも
  • R で構造方程式モデル library(sem)， しかし複雑なことはできない (伊東さん)
  • 近ごろのパス解析， 単なる重回帰の連鎖ではなく 多変量正規分布の推定になりつつある (ホントにちゃんと最尤推定してんのか?) …… しかし説明変数にも正規性を要求してみたり
  • predict(glmmPQL(...))， おそらく fit <- glmmML(...); fit$frail と同じ …… 「事後分布」つかった期待値
• 1820 本日の勉強終了． バスセンター方面まで 15 分間ほど歩いて， 居酒屋で宴会．
• 新考案の「Jackknife 支払い (一人がまぬがれる)」 「重複ゆるす Bootstrap 支払い (一人が二人分以上を支払う可能性もある)」 といった統計学的手法はもちいられることなく， 2200 ごろ平和のうちにおひらき． 降雪 & 強風で地吹雪あれる中を新潟会館 (「合宿」参加者の過半数が宿泊) までもどる．
• [今日の運動]
  • 新潟うんどう不足つづく
• [今日の食卓]
  • 朝 (0720): ホテル朝飯．
  • 昼 (1300): 新潟東警察署ちかくの居酒屋昼商売の アジのひらき定食． 630 円．
  • 晩 (1920): 新潟バスセンター南の居酒屋「船栄」，