ぎょーむ日誌 2006-06-02

2006 年 06 月 02 日 (金)

• 0740 起床． 朝飯． コーヒー． またアカマツ問題の検討． 起床直後はアタマの中が整理されているような気がする． そして整理されたアタマだからこそいささか正気から逸脱してる策がだせたりする …… よーな気がする． 0930 自宅発． 曇． 0945 研究室着．
• 午前中はアカマツ検討で終わった． まずは昨晩つかった七輪などかたづけつつ， アタマの中であれこれと． しかし七輪の底板に修理が必要な気もするな．
• 有用かもしれないけどまだ使ってないわざを整理してみる．
  • 加重つき resampling
  • EM アルゴリズム使った 「可能な cohort 構成」 集合のもとでの最尤推定
  • MCMC 計算による cohort 間の接続の集合の生成 (Gibbs assignment?)
  などなどいろいろあるよな …… ということで 「もしこいつらが有効に使えるとするならば」 とホワイトボードにらくがきしつつ検討．

[ホワイトボードらくがき]

今朝から「問題をどこまで簡単化できるか」を考えている． この段階ですでに 4 つある stem cohort のうち， 新しい二つ (cohort1999 と cohort2000) の関係だけを検討するモデルに単純化している．

• 飯つかいまわしローテイションがずれたので， 北大生協まで昼飯調達の旅． 歩きながら考えるのはなかなか快適である …… 少なくとも煮つまり感はウスい． 昼飯かってお茶部屋にもどると， 「なンで生協なんかでかってくるんですか」 と院生にまた叱られてしまった． 昨日から日曜日まで北大大学祭で， そこらへんの屋台 (特に留学生がお国料理を売ってるところ) で何か良いもの (おそらく院生のぶんもふくめて，という意味だろう) 買ってきなさいよとの趣旨であった． 叱られつつ昼飯．
• 今度は紙の上にモデルの概念図をかき， いきづまると A 棟 8F 内をうろうろする．

[紙の上のらくがき]

単純化はさらにつづく． モデルから将来予測の能力を剥奪すると， さらに推定計算が簡単になる …… と思いつつ図を描いてながめてるうちに ……

• 紙の上に stem 成長の概念図を描き， その推定計算用モデリングの定式化をかきこんでいると， また単純化に気づいた． cohort1999 と cohort2000 を接続する Gibbs assignment は興味ぶかくやってみたい計算なんだけど， ぢつはこれすらもいらん， ということに気づいた． cohort2000 の生産力は cohort1999 の「支持力」に依存しているからだ．
• ここまで単純化すると Bayes モデルの推定計算はここまで簡単になる:
  • stem set からの sampling ~ (個体ごとの stem set)
  • 「処理」個体の場合はサイズの補正
  • cohort1999 の 2000 年成長期における成長量 ~ (ばらつき指定の事前分布)
  • ばらつきパラメーター ~ (無情報な超事前分布)
  • 成長速度パラメーター全個体共通部分 ~ (いきなり無情報事前分布)
  • 成長速度パラメーター「処理」の効果 ~ (ここも無情報事前分布)
  • 成長速度パラメーター「個体差」 ~ (ばらつき指定の事前分布)
  • 「個体差」のばらつきパラメーター ~ (無情報な超事前分布)
  これで MCMC 計算を駆動すればよい． すごく簡単だ …… あの 屋久島多樹種系 とかに比べたら．
• さて， 計算の実装はどうしたもんかな …… と．
• 帰宅 30 分ばかり前ごろから， お茶部屋からしきりにがやがやわーわーと …… と思っていたら， やはり予想どーりというか大学院生たちをここまで興奮させるハナシは といえば食べものに関する議論であった． 1935 研究室発． ふらふらと歩いてるとみょーな考えが． このアカマツ Bayesian 推定計算， じつは MCMC (Markov Chain Monte Carlo) 法ではなく MCEM (Monte Carlo Expectation-Maximization) 法で計算できるんぢゃないかしらん， という気がしてきた …… えーとこれって正規分布ばかりなんだけどふつーの 一般化線形ではないから nlme()? いや待て， mean = exp(……) * sなる関数形だから exp(…… + offset(log(s))) として family = gaussian(link = "log") の lmer() か? …… といった方策を検討してみたんだけど， 対数尤度の期待値の最大化というのも迂遠な気がしてきたので (いや， 生成した MCMC sample を流し込んで計算すればいいのか?) まあとりあえずは MCMC かな， ということで． 2000 帰宅． 運動． 体重 72.8kg． 晩飯．
• [今日の運動]
  • エアロバイク 60 分間．
• [今日の食卓]
  • 朝 (0810): 米麦 0.6 合． 海藻スープ． コマツナあえもの．
  • 昼 (1340): 研究室お茶部屋． 北大生協のりまき．
  • 晩 (2200): 米麦 1.0 合． ゆでサケ． ハクサイ・ニラ・シイタケの炒めもの．