ぎょーむ日誌 2007-01-16

2007 年 01 月 16 日 (火)

• 0900 起床． 朝飯． コーヒー． 1000 自宅発． 曇． 1015 研究室着．
• 1030 より一時間ほど 研究室セミナー， 今日は井田君でエンレイソウの資源獲得と資源分配のハナシ． どうやら， まずは地下部に転流して， 結実後期になってよーやく繁殖器管にまわしている? …… といったパターン． また Bayesian な資源分配モデルが必要とされていそうな状況だな．
• 地球研 ML に加入してる院生から， 百瀬さん が昨日なくなられたという通知がきている， と教えてもらった． もう 10 年ぐらいお会いしてなかったんだけど …… 状況がよくわからない． 私より一歳だけ年上だったのか． 甲山さんは出張中なので， 地環研からは岩熊さんが愛媛に行くことに． 私も御香典をおねがいすることに． (後記: 御香典については 1/18 時点ではまだおわたしできてない状態)
• 昨日のつづきで， 屋久島データ教材化のための作業をちょっと続ける． 昼飯．
• 松田さんのところで線形 (混合) モデルの限界にいどむ下うけデータ解析． 6 タイプの「処理」での観測結果を説明するのに 6 パラメーター …… うん， まあ， いかなる意味においても線形性がないんです． いやいや， これもまた linear mixed model で表現できてる現象なンでしょう， ということで， またまた lmer() で得られた結果を mcmcsamp() で． これはパラメーターの信頼区間を得るため． このあたりの作業全自動化のプログラミング．
• しかし却下された場合も検討している． 世の中の「ANOVA なヒトたち」 の少なくとも半分はそれが線形モデルであることを理解してないし， 当然ながら， 野外観測データをあつかう状況では random effects の考慮せざるをえないこともわかっていない． で， 線形混合モデルで「ANOVA 的」な操作をやるとしたら「検定」法は 何を使うべきかといえば， これは尤度比検定だろう． で， モデルひたすら列挙して尤度比検定ひたすらやって …… てなことやってるぐらいなら検定なんぞはやめちまって (そもそも検定力も計算せずにサンプリング計画とかたててるわけだから) モデル選択みたいにあらっぽくて手軽な方法のほうがよっぽどマシでは．
• あと， この A 棟 8F 近辺とかでときどき見かける 「N 個のグループを N (N - 1) / 2 回の総あたりの (いわば独立した) グループごとの平均値に関する対比較 & 多重検定やってキビしくゆーい差しらべましたよ， どんなもんです」 ってやりくちはじつは根本的に多重検定の使いかたをまちがってるんじゃないか? これらの 「ことごとく対比較」 を統一的に説明できる統計モデルは何もないし， だとすると多重検定の familywise な帰無仮説をたてようがないんでは ……?
• そういや 2004 年の自由集会 で粕谷さんがそういったことを解説されていたなぁ …… ということで粕谷 PDF ファイルをひさびさに拝見してみる． 「構造のない仮説」ね …… さすがに当時よりはよく理解できる． そうそう「ブロック差」といえば， 粕谷さん馬車馬ぶろぐの 多重検定? の回は (現実にあった) つくづくすごいハナシが紹介されてた． そしてその背景に関する考察:

  多重比較や多重検定のときに有意確率の補正がなぜ必要になるのか、補正するならどういう状況ではどのように補正すべきなのかといったことには関係なく、” 複数の似たような検定ができるなら多重検定の補正をするものだ”という思い込みの方に重きを置く人はけっこう多いということであろう。葬式のときに黒いネクタイをしていかずにいろいろ言われた人（あるいは言われているの見聞きした人）がどこでも黒いネクタイで大威張りみたいなものだろうと思うのだが。

  ホントに， この回に登場する 「ブロックごとに検定 → 多重検定」 なヒトたち， 何のために苦労してわざわざぶろっくなんかを …… かーごかると 統計学とでも命名してみようか?
• ばててしまったんで撤退． 1850 研究室発． 1905 帰宅． 体重 69.2kg． 洗濯． 晩飯．
• [今日の運動]
  • またまたうんどう休養日 ……
• [今日の食卓]
  • 朝 (0940): リンゴ． シリアル．
  • 昼 (1345): 研究室お茶部屋． 食パン．
  • 晩 (2100): 米麦 0.7 合． チンゲンサイ・ニンジン・ブナシメジ・豆腐のシチュー．