ぎょーむ日誌 2006-10-21

2006 年 10 月 21 日 (土)

• 0715 起床． 朝飯． コーヒー． 怠業． 洗濯． メイルかき．
• 1030 自宅発． 晴． 1045 研究室着．
• またメイルかき …… ひたすらデータ解析こんさる， というか私自身の統計学勉強というか．
• また 昨年と同じく 12 月 9 日 (土) に統数研でアヤしげな雑談やることになりそう． 今回は 「ふつーのユーザーが R まわりで MCMC 計算やろうとすると， どういった事態におちいるのか」 といった内容になりそう．
• とあるメイルでいただいた冗談:

  日本で一番 R を使ってるのは久保

  これは正しくは

  日本で一番 R を使った下うけぎょーむやってる一人は久保

  といったところだろう．
• で， その R を使ったサロベツデータ整理のつづき． 昨日の作図関数を汎用化して個体数の変化も図示できるようにする． やっぱりカウントデータはいいねえ． これに対して「カタチの変化」は悪夢だ．

• 1300 ごろ， 北大で開催されてる 日本科学哲学会第 39 回大会 で講演される 三中さん がこちらに立ち寄ってくださった． 40 分ほど楽しく雑談． 当方が危惧してたとある企画は順調に suspend 中とのことで， ひと安心．
• 来週からまた調査にでる江川さんと， サロベツ統計モデリング相談． なンか他にもいろいろデータあるわけね …… そして階層的な構造 + 季節変化の個体数変化の推定か． 図上で数の変化をおってみると， fixed effects は密度依存性 + サイズ依存性， といったところ (季節変化効果はサイズ変化と区別がつかないだろうからとりあえず無視)． random effects はいつものごとく複数サイト内の plot 内の …… うーむ， 「個体差」も必要とされてるのか?
• いずれにせよ Bayesian だ． ここ地環研 A 棟 7-8F では師弟ともども 「解析のこととか考えないで， とりあえずデータとりましょう」 というハナシが多いんだけど (で， 私自身も事前に「こういうふうにデータとるべきだ」 とか言えるほど現場も対象生物も研究目的も理解できてないし) ……
• ともあれ， まあ， こういうふうにとられたデータは Gibbs sampler で MCMC 計算シャカシャカやって， パターンを説明できる統計モデルのとりうる「範囲」 みたいなのをゆるゆると見定めてやるほうがよろしいのでせう． これに対して， 「ホントによい推定値を探しにゆきます」 最尤推定ってのは ぎりぎりの曲芸のような数値計算ワザ駆使したりすることもあるわけで， これはもっと random effects 少ない観測データでやるべきだよね …… と言いつつ今までは無理矢理に最尤推定してたわけだが．
• 1850 研究室発． 1900 帰宅． 体重 72.6kg． 晩飯．
• [今日の運動]
  • まあ， 明日はまた山行になりそう (札幌岳)， ということで ……
• [今日の食卓]
  • 朝 (0800): 食パン．
  • 昼 (1230): 研究室お茶部屋． 食パン．
  • 晩 (1930): スパゲッティー． 豆腐トマトソース．