ぎょーむ日誌 2006-12-03

2006 年 12 月 03 日 (日)

• 0800 起床． 朝飯． コーヒー． 怠業． 1100 自宅発． 晴れつつ雪． 1115 研究室着．
• 東京出張準備の文献よみ． 昼飯．
• 進捗しないのでネット雑用あれこれ． 専攻の掲示板 (例の私が壊して修理に苦闘したあの tDiary を流用してるアレ)， プラグイン設定でまだコケている部分があったので修正． 00default.rb みたいな「数字つき plugin ファイル」 は「休憩中」にいれとくのが正しい． メモとるのがめんどくさいので， 現状の screenshot をとる．

• 東京出張の要件， つまり 「R ユーザー会」 とでもいうべき場所での 40 分間発表について， 構成などまたうだうだと考えてみる．
• ここでは R をつかった R2WinBUGS の「実演」など (コードを見せる， といったことも含めて) をやってみせることが (おそらく) 趣旨に合致しており， この壇上での実演はいくら準備してもてこずったりするものなので， 全 40 分間のうち 10-15 分間はこれに使われてしまうだろう．
• ということで実演用のコードやデータはとうぜん準備しないといけないし， 練習だって必要だろう．
• で， 残り 25-30 分をつかってハナシをしつつ示す投影資料のほうだが …… こういう構成になるのかなあ (検討中) ……
  1. 今日のハナシ (概要)
  2. 自己紹介 -- 「生態学の研究って統計学と何か関係あるの?」 と不思議におもう他分野からの参加者ばかりだろうから
  3. 「統計学の エンドユーザー」 の世界
  4. …… に階層ベイズモデル はこれから普及していくだろう
  5. まずは GLM → GLMM という流れがあって
  6. たとえばこういう例題ならば glmmML() でも解けるんだけど ……
  7. その例題をあえて階層ベイズモデル化 (解説のため)
  8. 一様な事前分布 (?): GLMM は経験ベイズ法の一種
  9. もうひとつの解法: 階層ベイズモデルを MCMC 計算であつかう
  10. Metropolis-Hastings 法の解説
  11. MCMCpack について …… これで階層ベイズモデルを計算させるのはしんどそう， といった R だけで MCMC 計算
  12. Gibbs sampler とは? …… 自分で作れるか問題
  13. JAGS について + demo
  14. OpenBugs について， ちょこっと
  15. R2WinBUGS について + demo
  16. 今日はハナさなかったことについて一言: 空間統計学? …… R だと geoR の Langevin-Hastings 法とか?
  内容としてはこんなところだろうなあ …… これでも詰めこみすぎ， という気がするけど．
• などと検討したり文献ながめてるだけでオワってしまった． 2000 研究室発． 2015 帰宅． 晩飯の準備． 晩飯．
• 真夜中ちかくなってから輪読会の予習．
• [今日の運動]
  • 腹筋運動 30 × 3 回． 腕立ふせ 5 × 3 回．
• [今日の食卓]
  • 朝 (0820): 米麦 0.5 合． モヤシ・ネギ・ナメコ・ブナシメジの味噌汁．
  • 昼 (1320): スリヨタイ のグリーンカレー． スパイスたくさんかつちょうどよい辛さでした． 「具」は豚汁的 (豚肉・ダイコンなど) で楽しい．
  • 晩 (2200): 米麦 0.7 合． エノキダケ・ネギの卵とじ． モヤシ・ネギ・ナメコ・ブナシメジの味噌汁．