ぎょーむ日誌 2006-12-28
2006 年 12 月 28 日 (木)
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0530 起床．
なぜかしら今朝もふつーよりかなり早い時刻に目がさめた．
コーヒー．
歳末 R
たすけあい運動実施中なので，
朝からとあるデータ変換プログラミングを楽しむ．
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朝飯．
0900 自宅発．
曇．
昨日の雨でかなり雪がとけてしまった．
0915 研究室着．
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サロベツ湿原調査地
やちパワー計算，
Moliniopsis
まで終了して
Lobelia
で Trap 窓だして計算がコケていた
……
> v.spc.count[v.spc.count > 100]
Rhynchospora Hypochaeris Drosera Solidago Moliniopsis Lobelia Eriophorum Carex
886 518 372 350 306 173 123 112
そしてあいかわらず MCMC 計算の収束はよろしくなかったり．
さすがに
ひと月前
よりはマシだけど．
ああ，
でもこれってモデル改善というより，
(私があまり好きではない)
「説明変数中央化
(X <- d$X - mean(d$X))
MCMC 計算こざいくワザ」
の影響かもしれん．
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あー，
改善策がおもいつかない
……
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よくわからないので超事前分布，
あのよくわからぬ Wishar 分布に与える対角行列を
diag(0.05, n.r)
から
diag(0.01, n.r)
と変えてみる．
また Solidago で試験運転
……
収束の良くなさも含めて，
ほとんど何もかわらん．
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このあたりの挙動忘れてしまったので，
diag(1.0, n.r)
で再計算
……
やはりあまり変わらん．
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超事前分布として使ってる Wishart 分布のパラメーターを
diag(0.05, n.r)
にもどして
……
次の一手，
「『やち (坊主) 上』効果は Poisson に限定」
モデルはどうだろう?
「植物がいない」ことを説明する部分を複雑にしすぎるとダメだろう，
という気がしたんで．
これはめちゃくちゃなコトを言ってるみたいだけど，
必ずしもそうではない．
ZIP 的なモデルは「いる・いない」 + 「いるとすればどれぐらい?」
からなりたっているんだけど，
観察される現象は
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やち嫌いの植物: やち上だろうがやち周辺だろうが，
やちパワーの高いところはともかく避ける
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やち好きの植物: やちパワーの高いやち周辺は
存在確率 & 密度が高い，
ただしやち上はかなり密度が低い
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極端なやち好きの植物: やち周辺・やち上どちらでも
存在確率 & 密度が高い
となっているので，
「やち上かどうか」がモデルの中で使われるのは 2. の場合だけなのである．
このときにやち上の区画で「(仮に) 存在確率は高いが，密度は低い」
となっていれば現象を説明するのに不都合はない．
あ，
「存在確率だけが低い」
としてもよかったか．
うーむ．
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ともあれすでに計算はスタートしてしまっているのでそのまま続けることに．
30 分ほどかかる計算まち時間のあいだに昼飯調達にでる
……
といっても，
今日はめんどうになったので地環研ロビーの北大生協の出張弁当販売で．
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単純化したモデルの計算終了．
さすがに収束はマシになった．
もうちょい単純化できないかしらん?
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存在確率および密度の
「切片」に該当する部分を無条件事前分布から生成させてきたんだけど，
これをやめてみたらどうだろう?
つまり平均ゼロの無条件事前分布にすべてをまかせてしまう，
と
……
お茶部屋で昼飯くってるうちに計算が終了したんだけど，
うーむ，
これはいまいちだな．
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ということでもとにもどして，
今度は存在確率が「やち上かどうか」に影響されるようにしてみる
……
まあ，
こちらのほうが「説明」はやりやすいだろう．
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次の単純化．
これまで stage (植物の発育段階)
によって「やちパワーのききかた」が違う，
としてたんだけど
……
この観測データは (意外と情報量が少ないため)
複雑な統計モデルをもちいて情報を抽出できない，
ということが次第にわかってきたので，
「どの stage でもやちパワーの影響は同じ」
としてみる
(というのもこのあたりのパラメーターの収束は劣悪なんで)
……
Solidago のみの試験運転の結果なんだけど，
予想どーり収束は格段によくなり deviance は改善されている．
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といった状況を小山さんに説明して，
このサロベツやちボスの了承を得て主要 8 植物種に関する計算を始める．
予想される計算時間はおよそ 5 時間
(途中でコケなければ)．
現在時刻は 1410．
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サロベツつかれを感じて (歳末効果ですっかり静かになった)
お茶部屋で静かかつくたびれお茶部屋雑談．
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「年末年始の楽しい節句ばたらき一覧」
とやらをみなおしてみる．
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知床樹高成長 Bayes モデル
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石狩浜ハマエンドウデータをゑくせるファイルから救出
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まー，
稲葉さんはいま九州 → 中部 →
関東周遊の大旅行中だし
……
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サロベツやちパワーモデルの計算やりなおし
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母子里林冠 MCMC 計算の投稿論文原稿の修正あれこれ
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大雪山系地衣類繁殖モデルの作文
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(松山大会一般講演の)
屋久島葉齢分布 Bayes モデルの計算やりなおし
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A 棟 8F ほか越年隊の皆さんのデータ解析こんさる各種
ということで，
いそぎの用事もないし，
小林さんから先日おくっていただいた
例の「もうひとつの」アカマツ論文原稿にとりくんでみるか．
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えーい，
なかなかアカマツ頭にきりかわらん．
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1859 サロベツ計算終了．
1200 MCMC step 8 植物種におよそ 4 時間 40 分，
か．
そして結果は今まで得られた中で
(さすがに)
最良であるけれど，
まだまだ収束よろしくなく，
そして不思議な事後分布が含まれている
(まちがいではないのかもしれないけど)．
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もっと長い (2000 step) 計算を命じておいて撤退．
1930 研究室発．
晩飯．
2055 帰宅．
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[今日の運動]
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[今日の食卓]
- 朝 (0710):
米麦 0.7 合．
タマネギ・卵の炒めもの．
- 昼 (1250):
研究室お茶部屋．
- 晩 (2010):
北 11 西 1 の「でみ蔵亭」，
焼きハヤシ (ハヤシライスのグラタン)．
