ぎょーむ日誌 2007-06-18
2007 年 06 月 18 日 (月)
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0730 起床．
コーヒー．
朝飯．
朝からアリ作図修正にはまりこんでしまった．
0945 自宅発．
曇．
1000 研究室着．
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昨日つくりかけてた
random effects なパラメーターの事後分布図，
清書版．
R では 5 個の「部品」だけを
postscript(..., file = "special")
で EPS 出力し，
あとは LaTeX 内の picture 環境内外でレイアウトする．
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この図からわかることは，
アリ拉致 & ケンカ実験では個体差・出身巣・実験巣それぞれの
「効果の正負」はことごとくよくわからんけれど
(まあこの大統領方式の実験計画からすると妥当だと思う)，
しかしながらその推定の uncertainty は無視できませんよ
(「なかったこと」にはできない)，
というものだ．
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fixed effects の事後分布図かこーかどーか，
という判断がよくわからなくなったので，
気分転換にアリ拉致 & ケンカ実験図をつくってみる．
おびえたキモチで逃げまわる拉致られアリを
ちくちくと攻撃する矢印を描いていると，
なぜかしらココロの平和が実現する．
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じゃあ，
ついでに岩倉さん作成の地図も，
と変換にとりくんでみたんだけど
……
くそう，
MS おひすファイルから OpenOffice.org (ver 2.0.4)
を使って図を取りだせるんだけど，
こいつを LaTeX で読めるカタチで保存できん
……
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困ったので院生の PC の poorpoint 借用すれば何かうまい
export ができるか，
と試みてみたんだけど，
WMF ってのはぜんぜん他のソフトウェアでは読めんね．
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また PC れんたる料として計算したうけを約束させられてしまったので，
いそいで昼飯をくう．
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で，
昼飯後に宮田さんの苫小牧広葉樹の当年生シュート重量分配の階層ベイズモデル．
じつはこのへんの樹木の葉っぱってけっこう虫にくわれてるんだけど，
今までのデータ解析ではこれを無視してた．
つまり「葉重量」といっても虫に食われたあとの重量だったわけで
……
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で，
宮田さんが葉っぱスキャナ画像みなおして，
「食害度」 0-4 なるものをシュートごとに測定しなおして，
それをつかって Bayesian なモデリングしなさい，
という問題．
これはどうすればよいかというと，
たとえばあるシュートが「食害度 1」なら，
そのシュートの「葉が食われた割合」の事前分布を
範囲 0.01 - 0.25 の一様分布とおいて
(
dunif(0.01, 0.025) てなかんじで)，
そこから事後分布だしなさい，
とするわけ．
これを 13 樹種 500 シュートについていちいち計算していく，
と．
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で，
以前の計算プログラム改良，
食害の効果をいれて MCMC 計算やりなおす
……
収束が速くなり，
「測定誤差」は格段に小さくなった．
というのも今まで虫くいとかで葉重量おかしな値になってたなどなどの
矛盾のすべて
をこの
「測定誤差」とやらに押しつけていたためである．
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ただし，
多くのシュートで「まあ虫くわれ割合は大きくてもよし小さくてもよし」
みたいに事前分布の範囲内でうろうろしてくれるせいなのか，
定数係数パラメーターの収束がわるい．
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そこで (他のパラメーターの収束はよいことから)
この定数係数パラメーターだけが「ゆっくりうねる」状態にあるのだろう，
ということで総 MCMC 計算 step 数は 4000 に固定したまま，
サンプリングは最後の 3000 MCMC step 15 とばしの
200 個のトリプルチェイン，
でやってみる．
Dell デスクトップ機で 630 秒ぐらい．
これでうまくいった．
以前は 60000 MCMC step も必要としてたのに比べれば
(半年ほど前に苦闘してました)，
格段に改良された．
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「虫にどれだけ食われたか」の事後分布はシュートによってけっこう異なる．
同じ「食害度 1」であっても 1-25% の範囲いっぱい使って
ひたすらふらふらするのもあれば，
ぜったいに 20% 以下には落ちない，というようなのもまじっていて，ですね
……
なかなか興味ぶかい．
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あと，
「樹高がたかくなるほど虫に食われてしまう」
という樹種がいくつかあったんだけど，
今回の食害くみこみモデリングでこういう偏りもたらす要因をうまく除去できた，
と．
めでたしめでたし，
すばやく一件落着．
とはいえ，
時刻はもうすぐ 1600．
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エゾアカヤマアリ作業に復帰．
岩倉さんが気合いいれて作った調査地周辺の地図を
MS おひすという牢獄からサルヴェイジする作業のつづき．
けっきょく
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Linux 上の OpenOffice.org で開く
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「印刷」で postscript file 出力
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お茶部屋 iMac にもっていって，
preview で PDF に変換
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iMac 上の Illustrator CS1 で開く
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なぜか地図の一部がこわれてるので，
PDF 変換前の postscript file を Illustrator
で開いてこわれてる部分をこぴぺ修復
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Illustrator CS から EPS 出力
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Linux 上の LaTeX file 内の
\includegraphics
でとりこむ
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make pdf
とゆー，
わけのわからぬ呪術的コンボでどーにかこーにか
……
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まあ，
あとで時間あったら Tgif とかで trace して
作りなおしたほうがよさそうだな
……
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岩倉さん修論をみなおす
……
さてさてここまでの階層ベイズモデルによる解析をみなさんに
どう説明したものやら．
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と考えてると，
よその研究室の院生のデータ解析こんさる．
dhyper()
すなわち超幾何分布 (hyper geometric distribution)
つかう問題だった．
空腹になってきたし，
帰るとしますか．
1950 研究室発．
2005 帰宅．
体重 67.8kg．
晩飯．
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[今日の運動]
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[今日の食卓]
- 朝 (0800):
バターロール．
キャベツ・ニンジン・タマネギ・キュウリ・トマトのサラダ．
- 昼 (1330):
研究室お茶部屋．
米麦 0.6 合．
レトルトパウチドカレー．
- 晩 (2120):
米麦 0.7 合．
チンゲンサイ・タマネギ・卵の炒めもの．
コマツナのゴマあえ．
