ぎょーむ日誌 2006-04-22
2006 年 04 月 22 日 (土)
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0730 起床．
朝飯．
コーヒー．
洗濯．
怠業．
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1415-1530 自宅発北大構内走．
曇天．
風つよい．
体重 73.2kg．
昼飯．
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北大構内走中はいろいろな統計モデルがアタマの中で明滅する．
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Gaussian Random Field (GRF):
これはおそらく連続空間上で定義されてる．
空間を離散化して計算してもなんの問題もない，
という性質が何かあるはず
(なんちゃらの定理とかが証明されているはず)
……
あ，
しかしそうなると分散-共分散行列は
行列のテイをなさなくなる?
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このあたり整理できてないんだけど，
いったん放置するとして
……
放置してもなお，
GRF つかった
くりぎんぐ
とか「観測してない点」
の事後分布のあつかいがいまいちよくわからん．
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植物のアロメトリー:
従来型のあやしげ回帰のたぐい，
将来は何か潜在変数 (latent variable)
を介在させたカタチにかわっていくだろう．
その候補としてはたとえば age みたいな量，
とか
……
これは測定がそこそこに困難で
かつ「何となく意味がわかる量」だから．
潜在変数の場合，
もっと意味不明な量をつかってもいいのだけど，
説明がめんどうになるという理由で使いにくいだろう．
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たとえば樹木の高さ (H) - 太さ (D) 関係だと
mean(ΔH) = f(age, H, D)
mean(ΔD) = g(age, H, D)
というような確率論的モデルで現在観測される H-D
関係の Gibbs 分布を生成してみる，
と．
age
は
H
が「太さ測定可能な高さ」に到達してからの年数．
「現時点の age」
は隠れ変数なので
(つまり直接観測がしんどいので)，
例によって例のごとく
EM アルゴリズムだの MCMC 計算だのが必要になる．
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興味ぶかいのはこのままでは
「現在の age」
の確率分布 (事後分布) がそう簡単には決まらないだろう，
と憶測されるあたりだ
……
この面倒は「うまい事前分布」の導入によって解決するのかも．
おそらく
(不勉強なのでよく知らないんだけど)
分子系統樹推定において塩基置換率の事前分布も
ある程度は
「その方面の常識を反映した事前分布」
になっているにちがいない．
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しまった今日も散髪にいきそこねた．
はい，
さっさと切ろうとは思っているんです
……
って誰に釈明してんだ?
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1730 自宅発．
小雨．
札幌駅周辺の本屋をうろうろしてから
1850 研究室着．
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うだうだとメイル書きとか．
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院生の PC を強めるアイテムをもとめて A 棟 8F ダンジョンの探索とか
……
だめだ，
使えそうな SDRAM (DDR333) とかあまってない．
そしてあとでネットで調べると，
やはり現在は 512MB で 10000 円前後というあたり，
か．
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2230 研究室発．
小雨．
2250 帰宅．
晩飯．
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[今日の運動]
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[今日の食卓]
- 朝 (0800):
クロワッサン．
- 昼 (1550):
米麦 0.5 合．
キャベツ・海藻・豆腐の味噌汁．
- 晩 (2320):
うどん．
キャベツ・海藻・豆腐の味噌汁．