ぎょーむ日誌 2007-11-(21-30)

2007 年 11 月 21 日 (水)

• 0750 起床． 朝飯． コーヒー． 0940 自宅発． 晴． もはや当地は完全に冬． 0955 研究室着．
• やはりこの季節， M2 にかぎらず研究室内外からいろいろとデータ解析こんさる メイルが到来するわけで …… とりあえずフィールド科学センターの Nina さんに返信．
• なぜかしら， 別の研究室の院生の作文なおしで午前中が終わってしまった． ごくみじかい統計モデルの説明なんだけど， いつものごとく敵国語作文やると時間とられる， とゆーことで．
• 今さらながら伊庭さんの中央大学集中講義 (2006 年) の ペイジ があることに気づいたので， ベイズ統計 & MCMC ペイジからリンクしてみる． 高校生むけ「情報とは何か」講義ファイルもあっておもしろいなぁ．
• そしてデータ解析こんさる以外にいくらでもめんどうは惹起しうる． 甲山さんが何やら文字ばけ HTML file を …… UTF-16 だか何だかワケのわからん文字コードで encode されてる． これを解毒する方法の研究を命じられる． いやはや， その結果はゐんどーづの explorer でなければ読めません， というもの． 毒をもって毒を制するってやつですかね． 別名保存で (とりあえず) JIS とかにして一件落着．
• 水中アミノ酸データ解析がらみ (しがらみ?) で， また (伝統的なる) 多変量解析まわりの勉強． 昼飯．
• Nina さんがデータとか送ってきたので， library(lattice) の xyplot(y ~ x | group, ...) してみる．


• で， 彼女は hclust() 関数などでくらすたりんぐなどやってみた， と． それに関するいろいろな質問．
• こういうデータに関する多変量解析に関するコメント …… はアヤしげなる多変量解析わーるどに対する不信感に 満ちたものにならざるをえない．

  ... Whenever you perform some (traditional) multivariate analysis, you are forced to analyse data subjectively rather than objectively. ...

  とはいえ， もうしばらく R とかで計算したり作図をつづけてみるといろいろ勉強になって 論文の解読なんかも改善されますよ， とニセ教育者的 interface でもって 当方の時間かせぎの意図をごまかしてみた次第．
• で， いつまでも放置しとくと危険きわまりない Pasoh 熱帯林データの解析に復帰 ……
• しかし次から次へと質問メイルがくる ……
• とはいえばててきたので， 院生たちに見つからぬようこっそり脱出することに． 1930 研究室発． 晩飯． 2030 帰宅．
• 自宅残業? 対数線形モデル …… まあ， glm(..., family = poisson) だの glm.nb(...) であつかう問題についての解説．
• [今日の運動]
  • せめてストレッチぐらいは ……
• [今日の食卓]
  • 朝 (0810): 米麦 0.6 合． ジャガイモ・タマネギ・ニンジン・ピーマン・鶏肉のカレー．
  • 昼 (1320): 研究室お茶部屋． 食パン． ジャガイモ・タマネギ・ニンジン・ピーマン・鶏肉のカレー．
  • 晩 (2000): 北 13 西 3 のごはんやデンスケ． カレイの煮つけ．

2007 年 11 月 22 日 (木)

• 0800 起床． コーヒー． 朝飯． また library(lattice) な作図にはまってみたり．

• 1000 自宅発． 晴． 熱帯樹木モデリングの検討． 1015 研究室着．
• 熱帯樹木樹冠のカタチの library(lattice) 作図の消耗戦にひきずりこまれる． なぜ lattis trellis plot なんぞやるのかといえば， 樹種数が 200 もいるから． 嗚呼， 熱帯．

[200 樹種 plot]

こういうかんぢで 4 ペイジつづく．

• 上の図は xyplot(R2 ~ R1 | spc, ...) なんだけど， panel 関数は自分定義でこうしてみた:

  panel.func <- function(x, y, subscripts, ...)
  {
  	panel.levelplot(
  		r12xyz$x, r12xyz$y, sqrt(r12xyz$z),
  		subscripts = 1:nrow(r12xyz),
  		at = v.at,
  		col.regions = col.regions
  	)
  	panel.abline(0, 1, col = rgb(0.8, 0.8, 0.8))
  	panel.xyplot( # observed
  		x, y,
  		type = "p",
  		pch = 21,
  		cex = 0.6,
  		col = "#000000"
  	)
  }
  

  で， r12xyz なるところに「雲」 (panel.levelplot()) のデータあるんだけど， こいつは「二次元ヒストグラム関数」 なるものによって自作関数に生成されて， と …… ああ， 熱帯林は面倒ばかり． 熱帯．
• 昼飯． 昼飯後も熱帯作図のつづき．
• ふーむ， 樹冠のカタチとやらを図にしてみたけど ……

[200 樹種の樹冠のカタチ]
「傾向」 とかあるのかしらん?


• 間瀬さんから新著を送っていただいた． どうもありがとうございます．

[R プログラミングマニュアル]

きわめて使いやすく構成された， そして気のきいた例題つきリファレンスマニュアルというかんぢ． 私などは「ネット上の資料あれば十分では」 と思っていたんだけど …… この本なら一冊てもとにあるとだんぜん便利になりそう． 「プログラミング」しなくとも， R でデータ解析するヒトは必携ではないでしょうか． ちょっと値段高い (3800 円) けど．

• ということで， 一冊はお茶部屋におくことにして， 自分用のもう一冊を入手すべく吹雪の中， 北大生協に …… いえいえ， 研究室から逃げだしたかったわけではありませんよ．
• またもどって熱帯林うろうろ彷徨．
• 部屋を寒くしとくと院生が近よらないかも， と考えてみたんだけど …… たしかに滞在時間は多少は短くなりそうだけど， 頻度は変わらんようだ (かえって増える?)． そして「圧力」はおもに頻度に依存しているような気が ……
• 「圧力」をかわして 1930 研究室発． 1950 帰宅． 晩飯の準備． ちょっとうんどう． 晩飯．
• [今日の運動]
  • 腹筋運動 30 × 3 回． 腕立ふせ 10 × 3 回． スクワット 100 回．
• [今日の食卓]
  • 朝 (0850): 米麦 0.6 合． コマツナの卵とじ．
  • 昼 (1400): 研究室お茶部屋． 米麦 0.6 合． 春雨スープ．
  • 晩 (2150): 米麦 0.7 合． ワカメ・豆腐のすまし汁． キャベツ・ピーマン・油揚の炒めもの． ダイコン・キュウリのサラダ．

2007 年 11 月 23 日 (金)

• 0850 起床． 朝飯． コーヒー． 怠業してる場合ではないのだが …… 怠業．
• 昼飯くって出ようとしたら， なかなかたいへんなこんさるメイル． 返信かき．
• 1650 自宅発． 夜． すでに氷点下． 1705 研究室着．
• 熱帯林樹木 200 種の樹形・樹冠のカタチの階層ベイズモデル， ゼロからつくりなおし …… といっても 2006 年版との互換性は無視できないけど．
• 以前からイヤだった「観測誤差」のいれかたは苦心惨澹のすえ， なんとかなった …… とはいえ， あたりまのことなんだけど， こういうデータでは「個体差と測定誤差は区別不可能」 なるシバりなので対数正規分布なモデルを使うことになったわけだが． いやはや．
• やはり 200 樹種で樹冠のカタチとやらを決める 6 種類のパラメーター (樹高依存性を含む) を推定させるのはばくだいな時間がかかる …… 8 時間以上を費やすであろう MCMC 計算を命じておいて， 2500 研究室発． 氷点下 3 度． そして歩道はすでに凍結した雪で被覆されている． 2520 帰宅．
• [今日の運動]
  • いやはやー
• [今日の食卓]
  • 朝 (0900): 米麦 0.6 合． ワカメ・豆腐のすまし汁． キャベツ・ピーマン・油揚の炒めもの． ダイコン・キュウリのサラダ．
  • 昼 (1330): ひき肉カレー．
  • 晩 (2030): 研究室お茶部屋． 米麦 0.7 合． レトルトパウチドカレー．

2007 年 11 月 24 日 (土)

• 0900 起床． うー． コーヒー． 朝飯． 洗濯． 怠業． 1105 自宅発． 曇． 今日は気温高い． +3°C． 札幌駅で日本ハムリーグ優勝パレイドやってるみたいで， 上空にヘリが 3 機もホヴァリングしている． 北 12 生協で昼飯かってから， 1120 研究室着．
• 8000 step に 8 時間 28 分を費やして MCMC 計算が終了していた． やはり 200 樹種もいるとこうなるのかねえ． 太さ vs 樹高に関するパラメーターに関しては 収束はいまいちよくないけど， 計算やりなおすと半日かかるのでとりあえずこの事後分布を調べてみるか (事後分布表， BUGS code)．

• 次のちょー長時間計算はまた今晩やらせることにして， こういう狂った 200 樹種階層ベイズモデルの MCMC 計算結果を とりまとめる作図方法など検討することに．
• 昼飯．
• 夕方までかかって， 200 樹種事後分布を作図する工夫． 例によって， library(grid) を駆使してみたわけだが ……

• やっぱりわけわからんかねえ …… 上のほうを拡大してみるとこう．

• 事後分布あれこれよくよく見てみると， 推定された 「観測誤差」がかなり大きいとわかった． 平均の 20% ぐらいか? 下の図ぐらい小さいと良いのだが ……

[「観測誤差」が平均に比例モデル]

こんなかんじになるはず． ところで「観測誤差」だの「誤差」だの気やすく error よばわりされているこのばらつき， 実態はもうちょい面倒なのである． たとえば， 特にこのデータの場合， 一個体から一データしか取ってないのでホントの意味での 「観測誤差」は不明， 個体差など random effects と区別が付かない， という悪しき状況にある． 生態学研究者 「えーと，これは誤差で……」 とか言いたがるわけだが， (ホントの) 観測誤差と random effects がきちんと区別できるように観測してくれることは …… まったくマレともうしますか．

• えーい， ところがところが

  	log.err[k] ~ dexp(100)
  	tau[k] <- 1 / (log.err[k] * log.err[k])
  

  てなふうにしたら， Gibbs sampler は絶望的に時間のかかる値探索を始めてしまった．
• しょうがないので， 「誤差」の比例定数を 0.05 とかいうふうに固定してみよう． これによって， 今朝得られた計算結果では「何もかも個体差もしくは測定誤差」 だったものが， 「やっぱり種差かも」 になってしまうだろう． どっちの結果が正しいのかよくわからないんだけど．
• 研究室から脱出するときに， 矢澤さんと話してみると「最大さいず」とかを計算しろ， という方向に． いやはや．
• じつは， この問題についても以前から統計モデリング的な検討やってるんだけど …… 安直なるあろめとりーなヒトたちは漸近パラメーターの いいかげんな憶測値でもって「最大さいず」呼ばわりしてるのが現状で (少し用心ぶかいヒトは asymptote size とか呼んでる)， 野外センサスデータしかないときには これはかなりまずい方法だ …… 今後もこのまずい方法が使われ続けるだろうけど．
• そもそも「最大さいず」なるものはセンサスデータを逆さにふっても 絶対にでてこない数値なので (「仮に 100 個体サンプリングしたときに得られる最大サイズ」 なる条件付き最大値の確率分布なら計算できるけど)， これは 95% サイズとか 99% サイズみたいな値の推定値を算出すれば十分だろう． で， 樹高みたいなのは D-H 関係の経験式というか憶測式だけで算出できないわけで， D の確率分布もこんなふうに計算しないといけない:
  • 樹種ごとの「みかけ」のサイズ分布 --- log(サイズ) が Gaussian-exponential distribution にしたがう， で十分だろう (パラメーターの分布を群集内でシバる必要があるか?)
  • 「逆加重」 resampling
  • 「上」のほうの quantile 値の確率分布の推定
  なんでこうするかといえば， 今回の Pasoh データの 一樹種 20 sample はランダムに選ばれたのではなく， 「でかい個体を偏重してとる」という重みつき ランダムサンプリングになっているからだ． まあ， 明日はこういうのも組み込んでまた MCMC 計算やりなおせばいいんだろう …… 2055 研究室発． 2115 帰宅． 晩飯．
• [今日の運動]
  • 腹筋運動 30 × 3 回． 腕立ふせ 10 × 3 回． スクワット 100 回．
• [今日の食卓]
  • 朝 (0930): 米麦 0.6 合． ネギ卵炒飯． ダイコン・キュウリのサラダ．
  • 昼 (1330): 研究室お茶部屋． 北 12 生協の納豆巻． 野菜ジュース．
  • 晩 (2240): 米麦 0.8 合． ジャガイモ・タマネギ・ナス・ニンニク・ブナシメジのカレー． リンゴ．

2007 年 11 月 25 日 (日)

• 0850 起床． 朝飯． コーヒー …… 湯をわかしてると， 3 月末 に買ったヤカンからナゾの水もれ． 原因は下の図の青矢印が指してる箇所にいきなり直径 1mm の穴が生じた (と同時に外側の琺瑯をちょっけい 5mm ぐらいふっ飛ばした) ことによるもの．

[おきにいりヤカンの事故]

左の赤いヤカンが現在つかっているもの． 内部をのぞいてみると， 穴あき発生箇所ふきんは赤サビていて …… そこだけ琺瑯がけが不充分だったのかしらん? よく見るとこの位置 (そそぎ口基部の下側) ってガスレンジの直火であぶられて， 「そそぎ口内沸騰」によってそのあたりで キャビテイションとか対流のうずとか発生しそう …… というのは 美浜原発の復水管に穴あいた事故 なんかと同じ現象なのだろうか?

• またあとでやかん屋さんには連絡することにして， 1020 自宅発． 晴． 1035 研究室着．
• さてさて昨晩命じておいた 10 時間 MCMC 計算の結果なんだが …… ああ， やっぱり「誤差」の比例定数を固定しちゃうとまずかったよーで． 本来なら個体差 random effects になるべきだった「差」が 種差におしつけられてしまって， めちゃくちゃなことになってしまっている． そもそもぜんぜん収束してない．

• ということでまた階層ベイズモデルの改良． 200 樹種のうち 20 種を無作為抽出してつくったサブセットで試験運転 …… 20 樹種でも時間かかる． 2 月あたまごろ にやってたモデルと比べてパラメーター数が格段に増えてしまったため， である． 樹冠のタテ・ヨコの長さをあらわすパラメーターとかにも全部種差とか 入ってるんだよね． もはやゐんばぐすの計算速度的な限界ではないかな．
• 中途半端な計算試運転の結果をながめつつあれこれ試行錯誤 …… けっきょく「誤差」 (例の測定誤差なのか個体差なのかよくわからぬばらつき) はサイズに依存しないものとする．
• ついでに昨日の帰りがけに検討していた「サイズ」サンプリング もくみこんでしまう． めんどくさいので単なる指数分布 + rate が無情報事前分布 (ガンマ分布) でゆらゆらする (と overdispersion な指数分布になる)， と． 最終的には， この事後分布から「逆」加重リサンプリングすりゃーいいんでしょ．
• 試運転計算まち時間に昼飯くったり， コードみなおしたり， 怠業したり， 雑用したり ……
• 試験運転計算， 2 時間もかかって計算したあげくに trap 窓だしてオワった． まあ， 被害は 2 時間ですんだわけだが ……
• どこにでも「種差」をつっこむ， という現在の悪しきモデリングを少し改善してみる． 種差パラメーターが 6 → 4 種類となった． それでもまだ 4 もあるわけだが． これひとつにつき 200 樹種がぶらさがってるわけで ……
• trap 窓脱出のため， アヤしい箇所をひとつずつつぶしていく …… これでまともに動作するようになった．
• さーてあとは MCMC 計算の小人さんたちにまかせて …… と帰宅準備．
• そして研究室から出ようとしたところ， DBH 分布推定で「スソ重すぎ」な確率分布を使っていることに よーやく気づいた …… そのあたり修正して計算やりなおしを命じる． 2100 研究室発． 自宅ちかくの有名なカレー屋 GLOBULE で持ちかえりカレー半額期間になってるので晩飯調達． 2130 帰宅． 晩飯．
• [今日の運動]
  • ぢゅぎょー終わってもつづく不健康なる日々 ……
• [今日の食卓]
  • 朝 (0920): 米麦 0.6 合． ジャガイモ・タマネギ・ナス・ニンニク・ブナシメジのカレー．
  • 昼 (1350): 研究室お茶部屋． 米麦 0.6 合． ジャガイモ・タマネギ・ナス・ニンニク・ブナシメジのカレー．
  • 晩 (2200): GLOBULE の豆カレー．

2007 年 11 月 26 日 (月)

• 0850 起床． 0900 自宅発． 晴． 今朝は比較的温暖． 0915 研究室着． 計算結果ながめつつ朝飯． コーヒー．
• 3.3 万秒つまり 9 時間 10 分ほど費やした Pasoh 熱帯樹木 200 種の 樹冠を表現する階層ベイズモデルの計算 (時間がやや短くなってるのは「種差」パラメーターの種類を 6 から 4 に減らしたためである) …… 10000 MCMC step を費やして， そうですなぁ， まぁ収束してるように見える (事後分布表， BUGS code)．

• 主要な「種間共通」パラメーターの MCMC されぐあいはこう． ホントはもっと長く sampling すべきだろうな．

• 「種差」パラメーターのばらつきぐあいはこう． 階層ベイズモデルで表現される生物群集ってのは， こういうふうに「ちょっとずれてる」事後分布の集合となる．

• 上の個々の図はこういうかんぢで．

• …… ともかく矢澤さんの修論中間発表的なセミナーは明日なので， この結果を引きわたすことにしようか．
• お茶部屋に招集されたので出頭してみると， 大学院生たちがベイズ新聞記事でもりあがっていた． なんでも， 朝日新聞土曜日版にベイズな記事がのってたそーで …… 統数研の樋口さんによる解説， あとは「ベイズってこんなに便利です」という工学系のヒトたちの解説だった． 「300 年後に脚光」 ってのは今から 300 年後にハヤるという意味ではなく， 300 年前の Thomas Bayes の発見にもとづく， とゆーぐらいの意味で．

• まだ樹高「逆」加重 resampling ができてないけど， 矢澤さんにここまでの計算結果のひきわたし．
• resampling の準備を …… とプログラムに入りそうになったところで， 午後からセミナーあること思いだしてその予習． 予習しつつ昼飯．
• 1300 から Novotny さんセミナー …… のはずだったんだが， セミナー主催者の村上さん (苫小牧) から「poorpoint 使える PC を一台」 といきなり所望されて地環研内を走ることに． 院生のマシンを貸してもらう．
• Novotny さんはこういう Nature 論文 とか出してるヒトで， 今回はパプアニューギニアの熱帯林内昆虫群集を研究するための logistic (これは個体群成長でもなければ統計モデルでもなく 「兵站」の意味) を含めた組織・システムづくり， ニューギニア島東北部の低地熱帯林 8 箇所間の比較， 低地林と山地熱帯林との比較， 熱帯と温帯 (Novotny さんの地元の中欧!) の比較， ムシを取りつくすための熱帯林分の皆伐的なサンプリング …… などなど．
• 熱帯セミナーきいたあとは熱帯したうけにもどる．
• 平尾君にゐんばぐすわざ講習， ちょっとばかり．
• Pasoh 200 樹種の憶測サイズ分布計算できた． パラメーター事後分布推定のついでに計算させてた Gamma 混交な指数分布からのランダムサンプル， こいつを対象樹木個体選抜時のサイズ依存 weight を「逆加重」して sample() (R の関数) してやると「もとのサイズ分布」が得られる， というコンビネイションわざ． 樹木のサイズ分布には指数分布みたいなの使うのがよいらしい …… ということでそれほどヘンではない憶測値がでている， と確認できた．
• ということで， これも矢澤さんにひきわたして， 熱帯したうけは一件落着 ……
• で， 次は宮田さんの苫小牧計算， と ……
• 1940 研究室発． 帰宅途中で苫小牧計算のまちがいに気づいた． いやはや． 2000 帰宅． 晩飯．
• [今日の運動]
  • 期せずしてうんどう休養日に ……
• [今日の食卓]
  • 朝 (0940): 研究室． 食パン．
  • 昼 (1240): 研究室． 食パン． リンゴ．
  • 晩 (2020): 米麦 0.8 合． ホッケ． ホウレンソウおひたし．

2007 年 11 月 27 日 (火)

• 0905 起床． 生活周期はいつになったら復旧するのだろうか …… 0915 自宅発． 晴． 0930 研究室着． 朝飯． コーヒー．
• A 棟 8F には (なぜかしら) 不思議というほかないゐんどーづ 2000 信仰があり， 院生の何名かはこれをもちいている …… で， このところこの OS だとネットワーク接続がとつぜん不調になったりすることがあるんだよね． 確実なる修復方法としては OS 再起動しかない， という悪しき状況．
• 1000 より 研究室セミナー， 本日は矢澤さんで Pasoh 熱帯樹冠バナシ． つまり昨日 のぎょーむ日誌のごとき内容．
• 生態学会大会 R プログラミング自由集会 の要旨を登録する． これには企画者の大会参加申込番号が必要とされるんだけど， それは こちらのペイジ からリンクされている 「登録者リスト」 で確認できる …… なんと 1500 人ちかくが早期申込したのか． 生態学会大会， どうなるんだろうねえ．
• 論文セミナー予習． 昼飯．
• 1400 より 論文セミナー， 担当は稲葉さんで開花フェノロジーの個体差と繁殖成功の 関係を調べた論文で …… まあ， もったいないデータ解析， といいますか． しかしフェノロジーの統計モデリングは いつもいつも難しいですねえ， と担当者・稲葉さんにハナシをふってみたくなったり．
• そして来週の研究室セミナー担当の田辺さんと， 苫小牧・屋久島の小さな樹木の階層ベイズモデル改良． とりあえず苫小牧のみ …… またパラメーター数が増える． 2000 MCMC step に 1000 秒． ということで， 6000 秒ほど費やしそうな 12000 MCMC step 計算を命じておいて， 人間のほうは小休止．
• なんとなくばてた． A802 のプリンターも不調．
• なんとなく研究室雑用 …… いかん， 手がとまっている．
• 苫小牧小樹木計算， 6254 秒費やしたけどうまく収束してない …… モデルを単純化してやりなおしてみる．
• ばててきたので撤退． 1930 研究室発． 買いもの． 2000 帰宅． 晩飯の準備． ちょっとうんどう． 晩飯．
• [今日の運動]
  • 腹筋運動 30 × 3 回． 腕立ふせ 10 × 3 回． スクワット 100 回．
• [今日の食卓]
  • 朝 (0940): 研究室． 食パン．
  • 昼 (1310): 研究室． 食パン． リンゴ．
  • 晩 (2130): 米麦 0.8 合． ダイコン・ニンジン・ネギ・ブナシメジ・ホッケすりみ の味噌汁． ニラ卵とじ．

2007 年 11 月 28 日 (水)

• 0830 起床． 朝飯． コーヒー． 0930 自宅発． 晴． 0945 研究室着．
• 苫小牧実生のカタチの階層ベイズモデル， 計算うまくいってない …… で， モデルをよくよく見直すと， 観測データに直接には束縛されてない状態変数 2 個が 好き勝手な値をとれるようになっている， と気づいた． そのあたり修正して MCMC 計算試験運転からやりなおしてみる．
• そもそも収束がおそい． そして 1 MCMC step の計算時間もかなり長い． 2000 MCMC step で 20-25 分ぐらい．
• ということで， 計算まち時間にシウリザクラ論文原稿のみなおしに着手してみたり．
• モデル修正， 試運転， まち時間に原稿見なおしや昼飯， というサイクル．
• 試行錯誤の過程で樹木個体内の「重量 (その他) 分割」 モデリングについて， いろいろと改善・検討すべき点があることに気づいた． こういうモデルでは A → B + C という分割様式を推定したいときに (とうぜん割算値なんぞは使いません)，
  • B と C には対応する観測値がある
  • A に関しては観測値がない --- とゆーことで， A を状態変数 (status variable; 潜在変数 latent variable と呼ばれることも) あつかいにする
  • このときに A の初期値と事前分布は てきとーに決めてやってもよいはず …… だと思っていた (モデル全体が比較的単純な場合は， でたらめな初期値 & 無情報事前分布でとくに問題なかった)
  • しかしモデル全体が複雑になってくると， A の初期値設定や事前分布には注意をはらう必要がある
  …… といったことのよーで．
• シウリザクラ原稿などみなおし． 1530 から 一時間ほど永光さんとそのあたりの相談．
• 1630 Trendy セミナー， 今日は岸田さん， 補色者であるエゾサンショウウオのいるところでは エゾアカガエルのオタマジャクシの 頭がでかく なったりすると「食べられにくく」なりますよ， というハナシ． 今回は特に「どういう状況でそういうカタチになるのか」 という一連の実験に焦点をしぼったもので， 中学生でもよくわかり興味をもって聞ける内容でありながら， よく考えてみるべきポイントがあちこちにある， という良いセミナーでした． ふーむ， サンショウウオのいない奥尻島のオタマジャクシは アタマ肥大機能はやや失われつつあるものの， まだそういう性質が残っているのか ……
• 1800 すぎセミナー終了． そしてこの時間に 7600 秒ついやして苫小牧 sapling のカタチの階層ベイズモデルの MCMC 計算終了． まあ， ちょっとまだがたがたしているけど …… 作図プログラムなどつくりなおして， 田辺さんに納品．

• 田辺さんデータ解析のつづき， 今度は同じ構造の屋久島樹木データを使った計算を命じておいて， 1950 研究室発． 2010 帰宅． 晩飯の準備． ちょっとうんどう． 晩飯．
• [今日の運動]
  • 腹筋運動 30 × 3 回． 腕立ふせ 10 × 3 回． スクワット 100 回．
• [今日の食卓]
  • 朝 (0840): 米麦 0.5 合． ダイコン・ニンジン・ネギ・ブナシメジ・ホッケすりみ の味噌汁．
  • 昼 (1310): 研究室お茶部屋． 米麦 0.7 合． 春雨スープ．
  • 晩 (2220): 米麦 0.7 合． ダイコン・ニンジン・ワカメ・煮干の味噌汁． 卵焼き．

2007 年 11 月 29 日 (木)

• 0700 起床． 朝飯． コーヒー． 0800 自宅発． 曇． 0810 研究室着．
• 4500 秒ほどで計算終了している． そうか， 屋久島データは樹種数は多いけど， 個体数が少なかったのか．
• 予備審の予習． そして 1030 から塩寺さん予備審． 私は副査の一人 …… 助教とかになるとこういうお役目もまわってきたり． ふつーに進行したんだけど， 質疑応答が始まると甲山さんの隠しキャラである (敵国語では latent personality とでもいうのだろうか? hidden personality なる術語はあるみたいだな) 「興奮して自分が舞台にあがってしまう stage パパ」 が発現してた． アタマの中から言葉を高速 Gibbs sampling わざ (MCMC 計算用語で言うと「温度高め」状態設定で) もひさしぶりに拝見してしまった …… 人間のアタマってけっこう統計力学的なのかも．
• 屋久島 sapling 形状階層ベイズモデルの MCMC 計算結果， 田辺さんに納品するべくいろいろと準備． (事後分布表， BUGS code)．

• で， このあたり納品． これで苫小牧・屋久島の小さい樹木計算方面は， まあしばらくもちこたえるだろう．
• 昼飯．
• 次， 苫小牧なんだけど今度は木のてっぺんの枝に関する宮田さん計算 (続) にとりくんでみる． 他の院生からの依頼もたまっているのだが (なにしろ今年度は M2 が 5 人もいるのだ!)， この計算は午前中に無事終了した田辺さん計算のそれにかなり近いので， 今やってしまえば効率よく片づくだろう， と ……
• という見とおしはまったく甘く， 午後いっぱい費してもなかなか良いモデリングにならなかった (つまりなかなか収束しないってことで) …… そもそも， これってパラメーター数が多すぎ．
• 用事があるんであまりうまくいかないだろうなと思いつつ， 帰りがけに long shot (20000 MCMC step) を一発． このモデルは 1 step にかなり時間くうので， 少なくとも 5 時間は費すであろう． 1750 研究室発． 1800 帰宅 …… しかし Amazon で買ってしまったカメラ用 充電池がとどいたのは 2000 すぎであった． まあ， いいんだけどね．
• 洗濯． 怠業． ちょっとうんどう． 晩飯．
• 当家のプロパンガス使用料は月に 2000-3000 円ぐらいなんだけど， 冬場はこれが 5000-6000 円ぐらいになる． そして今シーズンはプロパンガスも値上げになるそーで ……
• [今日の運動]
  • 腹筋運動 30 × 3 回． 腕立ふせ 10 × 3 回． スクワット 100 回．
• [今日の食卓]
  • 朝 (0750): 米麦 0.6 合． ダイコン・ニンジン・ワカメ・煮干の味噌汁．
  • 昼 (1320): 研究室お茶部屋． 米麦 0.7 合． 春雨スープ．
  • 晩 (2140): 米麦 0.8 合． 麻婆豆腐．

2007 年 11 月 30 日 (金)

• 0850 起床． ねむい． 朝飯． コーヒー． 1000 自宅発． 晴． 1015 研究室着．
• 昨晩やらせておいた 20000 MCMC 計算， 31000 秒ほど費やして …… やっぱり収束してないか． これは統計モデリングなんかに原因があると考えるべきだろうな．
• ヘンなところで無情報事前分布を使ったのがまずかったのかしらん? …… しかしそのあたり改善してみてもうまくいかん． そしてこの確認の計算のために 30 分以上を費やすんだよね．
• 計算まち時間は他のことをやってますが …… と書いてみたけど， いろいろなコトに巻きこまれた．
• まずこの宮田さん計算でまちがいをやってることに気づいた． log(体積) を log(長さ) & log(直径) に分割するなどという曲芸みたいなコトをやらせているんだけど， そこで単純な計算ミスを． で， 修正するとむちゃくちゃに計算時間を費やすようになった ……
• これって同じような方法で計算してしまった …… 先日の田辺さん計算にも影響するかも， と A801 院生部屋をうろうろしてると江川さんの追加計算 (埋土種子数推定の階層ベイズモデル MCMC 計算) をすることに．
• じつは A801 内にある Dell Linux desktop 機は 私が自室から remote で宮田さん計算を命じているので， 同室内にある Dell ゐんどーづ desktop 機で 江川さん計算をやることに． 今回のやりなおし内容は簡単で， 前回 (10 月) は主要 3 種でやった計算に 2 種くわえる， という露崎さんの気まぐれ提案に由来するもの …… 「上司は思いつきでものを言う」というような書名の本がありましたなぁ ……
• で， ゐんどーづ (なぜかこれまた露崎さん趣味を反映してゐんどーづ 2000) 上で R の library(R2WinBUGS) 経由で WinBUGS をして計算せしむるわけだが …… ゐんどーづ特有のばかばかしさと申しますか， BUGS 言語を定義したファイルのフルパスに「...\デスクトップ\...」 みたいな日本語文字が入ってると見つけられないみたいだね． これは 2000 固有の問題なのかもしれないけど．
• まあ， そのあたり改善したらなんとかなった． 4000 MCMC step で 15 分ほど． こちらの desktop 機は Pentium4 2.8GHz だったはずだけど， 意外と速くないような ……
• 宮田さん計算のほうは遅々としてススまず． その間におそい昼飯．
• まちがい， というかあまり正しくないモデルをデータに fit させてしまった件について 田辺さんと相談． まあ， データの性質のちがいからこちらはなんとかなりそう …… 宮田さんモデリングのほうは何か定式化を抜本的に変えないとダメかも． 3 時間ちかくかかってよーやく 1000 MCMC step． 問題が難しすぎて Gibbs sampler がマトモに動作してないのだろう．
• ばてたのでお茶部屋雑談． 「生態学会福岡大会 (来年 3 月) でどのあたりに泊まればいいんですか?」 うーん， 粕谷さん馬車馬ぶろぐ の「生態学会の宿の選び方」は参考になるかも． ただし福岡市の 地図 を見ながらでないと何が何だか? でしょう． 「観光名所は?」 うーん， これも難問で意外とないんだよねえ …… 3 月でもまだ 太宰府のウメ は咲いてるよーで． 大濠公園のサクラはまだだろうなぁ …… と福岡在住 10 年間の (そして過去 10 年間ちかく近づいていない) 私はいいかげんに回答してみたのであった．
• 終わらぬ MCMC 計算の改良案かんがえたり， その他メイル書きにおわれたり．
• 1850 研究室発． 晩飯． 2010 帰宅．
• [今日の運動]
  • 腹筋運動 30 × 3 回． 腕立ふせ 10 × 3 回． スクワット 100 回．
• [今日の食卓]
  • 朝 (0920): 米麦 0.6 合． 麻婆豆腐．
  • 昼 (1420): 研究室お茶部屋． 米麦 0.6 合． 春雨スープ．
  • 晩 (1920): ごはんやデンスケ． 金曜日はばら寿司の日．