不用備品の再利用について（照会） Ｃ６０２室の使用する見込のなくなった備品（机，椅子など） について，物品の再利用を考えています。 備品をご覧になりたい方は，会計担当でご案内致しますので ご連絡願います。 記 期限：平成１９年１０月５日（金）まで 備品：1. 事務用椅子×９ 2. 実験台丸椅子×７ 3. 事務机×４ 4. ホワイトボード×１ 【本件に関する問い合わせ先】 環境科学事務部お， これは A 棟 7-8F の一部院生が使っている 腰痛悪化させる椅子をりぷれいすするチャンスかも， と階段おりてのぼって C 棟 6F まで強行偵察を敢行したのだが …… 置いてあるのはやはり腰痛悪化椅子だったので， さりげなく撤退．
> apply(MassA, 1, which.max) [1] 23 23 23 16 23 37 23 23 23 23 23 18 18とゆーことで， ほとんどの場所で
spc23
すなわちヌマガヤがえらそーにしているのであった．
ついでに書いとくと，
spc16 キンコウカ，
spc37 ヨシ，
spc18 ……
これは例の mikaya
ミヤマイヌノハナヒゲとミカヅキグサのたぐい，
だな．
spc23
ことヌマガヤとか湿原列強 species どもは (その定義からして)
abundance が高いので，
どのあたりの標高が好きなのかはある程度わかる．
で，
ECOAS 的にはバイオマス的にかさばってる連中の標高依存性がわかれば，
それで OK なのだろう．
環境変化に対する応答のいんちき憶測計算において
事後分布の「移動」が見えるからだ．
i
における最優占種なる植物種を MCMC 計算の中で生成してやればよい．
そうだねー，
その事前確率は (モデル内の他の部分で決められる)
ポテンシャル NPP に比例するとでも決めてやれば自然だろう．
つまり，
Sp.top[i] ~ dcat(frac[i,])
for (j in 1:N.sp) {
frac[i, j] <- pnpp[i, j] / total[i]
}
まあ，
あした試してみよう．
log.pnpp[,]
のたぐいの収束がちょっと悪そうに見えるのは，
「どうでもいい値でさまよってる」
からで，
あるコドラートで
(というよりある標高の湿原サイトで)
「存在しなかった species」
に関して
「いやー，
それってたまたま発見できなかっただけで，
へいきん値で言えば平方メートルあたり
0.0001 g ぐらいのバイオマスはあるってみなしても OK?
これぐらいだったら『見つからない』よね?
いやいや 0.000001 g あたりにしてみる?
もしかしたら 0.00000001 g ぐらいがいい値かも?」
などと，
ゐんばぐすの sampler が
どうでもよい世界を好き勝手にさまよってるので，
chain ごとの相違が生じた次第だ．
top.sp
の事後分布をみるとほとんどのコドラートで 23 から動かんわけだが．
AdobeReader_enu-8.1.1-1.i486.rpm
をダウンロード．
ついでに日本語フォントパック
FontPack81_jpn_i486-linux.tar.gz
も．
で，
Vine Linux 4.1 上にインストールして起動すると，
/opt/Adobe/Reader8/Reader/intellinux/bin/acroread: error while loading shared libraries: libstdc++.so.6: cannot handle TLS dataなるエラーが出るので， なぜか MATLAB technical FAQ ペイジをみながら修復．
sudo apt-get update sudo apt-get install libstdc++34によって
/usr/lib/libstdc++.so.6
がインストールされるので，
あとは
/usr/bin/acroread
の最初のほうに
export LD_PRELOAD=/usr/lib/libstdc++.so.6
を追加すればよい．
新しい reader のご利益の例として，
起動が速い，
そして PDF file の save as text 機能などが使えるようになった，
など．
category.rb
なる plugin が一覧を生成してるわけだが，
検索してみると
とその 118 行目を
変更前: @categorized[c].keys.sort.each do |ymd| 変更後: @categorized[c].keys.sort.reverse_each do |ymd|と変更すればよさそう， とわかった． 助かるなあ， と変更してみたら …… うまくいった．
read.csv()
……
ここからあとはキモチよく処理できた．
データ全体を見とおす図など作ってみると，
観察者本人すら「見えてなかった」情報がいろいろと見えてくる．
やはり単純に
(大統領いうところの)
「けんてー」
だの
「ゆーい」
だのといったハナシではなさそう，
とわかってきた．
library(lattice)
を使うとこういう図が描ける，
という例．
panel = function(x, y, subscripts, ...)
と
strip = function(which.panel, ...)
の両関数を自分で設定してやるところがぽいんとである．
あと，
lattice
の
low level traditional graphics functions
をうまく使う，
と．
betaB[3]
の収束が悪い．
