ぎょーむ日誌 2007-12-24
2007 年 12 月 24 日 (月)
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0810 起床．
また電気つけっぱなしで寝てしまった．
なんかばててるなぁ．
朝飯．
コーヒー．
なんだか気分がいまいちよろしくなくてうだうだする．
1140 自宅発．
雪．
1155 研究室着．
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昨日の統計モデリング改良
……
というか複雑化のつづき．
とりあえず種子重の効果をいれてみる．
やはり収束が遅くなるな．
ということで burn-in 期間を延伸する必要がある．
とうぜんながら，
よけーな変数とパラメーターがあれこれ増えたので，
計算そのものも遅くなる．
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計算まち時間に昼飯．
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個体ごとの種子重なる未観測値があまりばらつかぬよう調整したり，
初期値を丁寧に設定したり，
非線形な部分をへらしたり，
library(lattice)
図で収束の悪いことに関係ありそうな説明変数を見直したり
(下の図は
xyplot(log(Hs) ~ log(Wsl) | Sp, data = d, layout = c(6, 2)))
して統計モデリングの改善，
こういう地味な修繕の積み重ねによって MCMC 計算は高速化され収束も改善される，
と
……
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そして独立な事前分布から生成される事後分布の
pairs()
図とはかくのごときものだ．
うーむ，
けっこうな労力をついやして多変量正規分布な事前分布を導入すべきかどうか
……
とりあえず，
とうぶんあとまわしにすることにしよう．
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さて次に「耐陰性」なるかなり主観的な変数をどうくみこむか，
だけど
……
このあたりベイズ的な工夫をいろいろやってみたんだけど，
どれもいまいちぴんとこない．
というか (形式的には) random effects 的に入ってる「種差」
なるパラメーターとほとんど同じ挙動，
といいますか．
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けっきょく，
このあたりは説明変数として乱暴に投入．
まあ，
そもそも乱暴なグループわけ法なんだからこれでよいのかもしれない．
おそらく，
樹種の「上」に存在するグループわけとしてはほとんど機能しないんじゃないかしらん?
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こういう乱暴モデリングだと
2000 MCMC step 420 秒で
……
うーむ，
収束はいまいち．
そしてこのいいかげんな説明変数がいくつかの資源分配・形態形成を説明している?
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本日はどうやらお茶部屋における大学院生の活性がいつもよりさらに高まる
特異日
のようだ
……
とういことで，
嵐にまきこまれぬよう早々に退避することに．
1810 研究室発．
ひさしぶりに札幌駅周辺の本屋あちこちをふらふらとハシゴしてみる．
2000 帰宅．
晩飯の準備．
晩飯．
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[今日の運動]
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[今日の食卓]
- 朝 (0900):
米麦 0.6 合．
納豆．
- 昼 (1330):
研究室お茶部屋．
米麦 0.6 合．
- 晩 (2030):
米麦 0.7 合．
ジャガイモ・ニンジン・タマネギ・豆腐の味噌汁．
