ぎょーむ日誌 2006-12-05

2006 年 12 月 05 日 (火)

• 0820 起床． 朝飯． コーヒー． 0920 自宅発． 雪． 0935 研究室着．
• なんだかばたばたした一日だった． 帰宅後までぎょーむ日誌とかまったく書けなかった．
• 1030 研究室セミナー， 本日は松田さんで 駒ヶ岳のミネヤナギ は他の植物にとって「よい環境」つくってるか研究．
• セミナー終了後 (あとでわかったんだけど一時間ちかくも!)， 松田さんとデータ解析相談． lmer() ぐらいでケリがつきそうか ……? というような．
• 昼飯．
• 日没ごろまでお茶部屋で甲山さん・宮田さん・田辺さんと 屋久島・苫小牧データ解析の相談． これはもう「最初からベイズ」． なにしろ種数が 10 をこえてるんで． 私自身はこの問題けっこういろいろと検討してみたつもりで， 種差のいれかただの観測値と「隠れ変数化『真の重量』の事後分布」だの 重量分配モデルだのは「こうすればいいでしょう」案をだせたんだが …… じつは隠れ変数どうしをどう接続するのが良い方法なのか， いまいち確信がもてなかったりする．
• メイルかき．
• ばててきたので撤退 …… しようと思ったら統計学本かこんで 「コレってわからない」 連発してる院生たちにふらふらと誘引されてしまい …… 統計学基礎の解説．
• 「標本平均の分散」はどう計算すればよいか? 確率変数 x, y があるとき
  • Var(x + y) = Var(x) + Var(y)
  • Var(a x) = a² Var(x)
  という分散に関する関係が成立することを示し， いま n 個の確率変数 x (これは分散 v の独立同分布からえられる) の平均値 m がいくつもあるときの分散を計算すると

  Var(m) = Var((x1 + x2 + ... + xn) / n)
         = Var(x1 + x2 + ... + xn) / n2
         = n v / n2 = v / n
  

  となります， というハナシ．
• 一日中， 何かを誰かに説明していたような気もする …… ばてた． 1920 研究室発． 1940 帰宅． 体重 71.6kg． 晩飯の準備． 晩飯．
• 出張の準備が ……
• [今日の運動]
  • そしてうんどうも
• [今日の食卓]
  • 朝 (0840): 米麦 0.5 合． ワカメスープ．
  • 昼 (1310): 研究室お茶部屋． 食パン．
  • 晩 (2100): 米麦 0.7 合． ハクサイ・ニンジン・ブナシメジ・タラすりみシチュー．