ぎょーむ日誌 2006-11-05

2006 年 11 月 05 日 (日)

• 0720 起床． 雨． 朝飯． コーヒー． 怠業． 洗濯．
• 1255 自宅発． 曇． 1310 研究室着．
• 夜中までデータ解析こんさる．
• まずは， R によるアヤしげ数値積分のやりかたの質問． こういう計算できる関数つくって返信．

• 1400 から夕方まで農学部の高橋さんととある発芽データ解析． 単純な logistic 回帰だが …… plot 間の「個体差」をくみこんだ GLMM にすると統計モデルが格段によくなったので感銘うけた．
• 作者 Göran Broström さんと熱心なユーザーたちによって library(glmmML) はぢりぢりと改良されており，
  • family = binomial において formula = cbind(生起した回数, 生起しなかった回数) ~ ... 書法が使えるようになった (ふつうの glm() と同じように書ける)
  • stepAIC() を使った自動モデル選択ができる
  • 「切片」の最大事後確率 (MAP) 推定値も計算される
  …… といったことが最近はできるようになっている． データ解析ひとまず終了後， glmmML ペイジ をちょっと作ってみる．
• しかし曜日に関係なく， お茶部屋では院生が常に食いもののハナシばかりやってるわけで ……
• 夕方から夜にかけて松田さんのデータおてつだい． 例によって例のごとくと申しますか， ゑくせるゆーざーにありがちな「横長」経時データ構造 128 列 …… こいつをまっとうで使いやすいタテ型に変換せよ， という問題．
• 1800 個体ぶんのヨコ→タテ変換じたいはまったく簡単なのだが …… 簡単でないのは R における処理時間の短縮である． なまなかな方法では 20 分かけても終了しない． そこで私がいろいろと工夫して sapply() 三段がさねの超長 vector 生成おりかえして matrix 化， というふつーならざるアラわざを使っても 350 秒を費した．
• ヨコをタテにするだけなのに R ではなぜこんなに時間がかかるのか? 理由はおそらく 「R 内部における data.frame() の動的なメモリ確保」 といった問題に関連していると思われる． データ量が増えると「加速度的に」処理時間が増大し， 10 個体ぶんなら 1 秒で終わるから， 100 個体なら 10 秒で終わるかとおもいきや 12 秒かかり， ならば 200 個体ならとためしてみると 35 秒かかったりする． 変換もともしくは変換さきの data.frame() が肥大化してくると一処理ごとに費される時間がすごく増大する， という構造がある ……
• このあたり解決できぬまま撤退． 2245 研究室発． 雨． 2300 帰宅． 晩飯．
• やっぱ， ケガれ言語 Perl はこういう問題に強いわ …… (あまり公平な比較ではないけれど) R でやると 350 秒を費す変換， Perl でやると 2.4 秒以下で終了． とりあえず， 変換問題じたいは解決．
• ここで R vs Perl の変換スクリプト比較をしてみると …… おそらく R においても 「変換したらすぐに吐きだす」 という方式にすれば 10 倍ぐらいの高速化は実現するのではないか?
• そして夜中のプログラミングは健康にわるい．
• [今日の運動]
  • うんどう休養日
• [今日の食卓]
  • 朝 (0800): バターロール．
  • 昼 (1215): 明太子スパゲッティー．
  • 晩 (2350): 米麦 0.7 合． ネギ・ピーマン・卵の炒めもの．