make pdf，
ファイルアップロード，
メイル送信．
時刻はすでに 16 時すぎ．
データ解析で出会う統計的問題 -- GLM から始める統計モデリング 企画者: 粕谷英一 (九州大・理), 久保拓弥 (北海道大・地球環境) 生態学におけるデータ解析において，観測データにあわせて解析者自身が注意 ぶかく統計モデルを構築・推定・評価していくことはいよいよ重要になってい る．個体差や場所差をうまく表現できる一般化線形混合モデルやベイズ統計モ デルといった新しい方法論を使いこなすためにも，統計モデルの基本といえる 一般化線形モデル (generalized linear model; GLM) をよく理解する必要があ る．この自由集会では，参加者とともに GLM (とその拡張モデル) をデータ解 析に応用するときに注意すべき点を議論したい．話題提供としては，まず久保 が復習のために GLM の基本要素をひとつひとつ紹介し，さらに「脱」割算な統 計モデリングのための offset 項わざを紹介する．次に粕谷が GLM での交互作 用項の解釈と注意点について説明し，分散分析での交互作用の使われかたとも 比較検討する． 1. GLM の部品: 確率分布, link 関数, 線形予測子, deviance, offset 久保拓弥 (北海道大・地球環境) 2. GLM の使用注意: 交互作用の意味 粕谷英一 (九州大・理)うけつけ番号は
W-019．
うへー，
すでに 19 件ももうしこみがあるのか．
これは抽選でおとされてしまうかも
……
Gibson et al. 2006. Bayesian estimation for percolation models of disease spread in plant populations. Statistics and Computing. 16:391-402 (web)ぱーこれいしょんと題にあるけど， 相転位だの臨界点だのがどうこうといった 物理学の浸透理論 (これも空間上の確率モデルなのだが) でありがちなハナシではなく， ただたんに横に横にぱーこれいとしていくだけ， というハナシのようで．
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rsync で更新．
今月末を予定しておりました備品の廃棄についてですが 都合により来月に変更させていただきます。とのことで， 研究室ごみとの同居生活がながびきそうだ．
\includegraphics[crop=true,width=80mm,angle=90]{zu.eps}
などとすれば
(crop 指定が重要)，
DVI まではもっていける．
しかしこれを dvipdfmx
すると ghostscript が何やら吐瀉しつつコケてしまう，
と．
ebb
がコケるんですよ．
図として取りこもうとした PDF を
dvipdfmx
でつくると PDF の version が 1.4 になるんで
(ebb は 1.3 以下でないとうけつけない)
……
くそう，
ごうすとすくりぷと 7 め
……
sed s/PDF-1.4/PDF-1.3/ foo.pdf > bar.pdf
で PDF の version 偽装
ができてしまうのである
……
sed は PDF のようなバイナリーファイルでも「すとりーむえでぃっと」
しちゃうのだ!
これで ebb
で bar.bb ファイルもつくれるし，
\includegraphics{bar.pdf}
も可能になる，
と
……
♪ 果てしない宇宙には 誰も知らない道がある ♪
dvipdfmx
至上主義的にいくとなると，
R とかで postscript(..., file = "special")
とかで EPS 図を作らずに，
pdf(...) でつくって ebb
して dvipdfmx すればよいような気がしてきた．
なにしろ EPS よませつつの dvipdfmx
は遅いからねえ (お助けプログラムとして呼ばれる ghostscript
が遅いためらしい)
……
dvipdfmx
での作業が速くなることはたいへん重要．
xdvi) の全 PDF 化」
のシステム化をもう少しススめる．
EPS をヤメるというか，
ghostscript の介入を工程の流れから阻止すると，
すごく速い．
PDF viewer の evince
も ghostscript には依存してないよーで
……
ただし，
これはそんなには速くない．
で，この齊藤論文の DIC 利用をいっしょに検討したのが私だったりします．
2007-11-16 ぎょーむ日誌
http://hosho.ees.hokudai.ac.jp/~kubo/log/2007/1111.html#06
要約すると，R2WinBUGS を使うとどんな場合でも無理矢理に DIC を計算します が，WinBUGS を直接つかった場合にはちょっと複雑なモデルに関しては DIC は計算しません．これはおそらく Spiegelhalter たちが DIC の適用範囲をこ えたベイズモデルに対しては DIC を計算しないように WinBUGS を作っている からだろうと思います．
また J.S. Clark の論文とか見るとわかると思いますが，DIC は「あらい目安」 として使っていると書いてあり，DIC に依存して重要な結論を述べている部分 はないと思います．ついでに Clark 本 Models for Ecological Data (2007) の p.206 から引用してみると，
At present there is no concensus on model selection for high-dimensional models (Spiegelhalter et al. 2002, with discussion). And many of the proposed alternatives are difficult to compute.
個人的には WinBUGS のはきだす DIC をみていると，収束のよしあしとか事前 分布のちょっとしたちがいで DIC の値がすごく依存しているように思います．まあ， 依然として私もよくわかってません， ということで．
car.normal()
解説記事を深澤君に提出．
make pdf，
科研費申請サイトにアップロード & 再確定，
「第 2 版」なるものを二部印刷出力して研究室事務に提出．
なんとかなった