ぎょーむ日誌 2008-04-22

2008 年 04 月 22 日 (火)

• 0730 起床． よく眠れた． 体調復旧中． 朝飯． コーヒー． 0900 自宅発． 晴． 0915 研究室着．
• けっきょく本日も放棄スキー場植生モデリングにどっぷりとはまりこんでしまった ……
• コトの発端 …… 昨日の帰りがけに命じておいた 40000 MCMC step の計算は 7600 秒ほどで終了． さすがにマシにはなっているけど， 収束はいまいちだなぁ． モデルが抜本的に悪いような気がしてきた． しかし策もないので， (shade する側である) 草本全 6 種を使うことにして (昨日は 4 種に減らしてた)， また芸もなく 2 時間計算を命じる．
• で， またメイル書きだのネット雑用だの． 終わったら時刻はすでに 11 時前． いやはや．
• そしてパラメーター数ふやした 40000 MCMC step 計算は 二時間経過しても終了しない．
• 10328 秒で終了した． やはりジャマもの草本の挙動 (log.w.herb[1:6]) がうまくモデル化できていないので， 推定計算に失敗してるような気がする． ススキ (Miscanthus sinensis) の影響は少ない， とかはうまく表現できているんだけどなぁ ……

• 上の図をながめてるうちに， オオイタドリ (Polygonum sachalinense) が良くないのかしらん， とためしに外して 4000 MCMC step ほど計算させてみる …… 900 秒ほどで終了． まあ， ちょっとマシな気がしたので 8000 MCMC step に延伸．
• やっぱりダメだった． 3 種に減らして推定してみる． 昼飯調達の旅． 昼飯． 計算はやっぱりダメ．
• いろいろとむくわれぬことのない試行錯誤つづく．
• 夕方ごろになって， 「7 つある放棄スキー場の中にヘンな場所があるのでは?」 と気づいて， データを sapply(..., tapply(...)) してみる．

  > sapply(1:5, function(i) tapply(d[,2 + i], d$Ski.slope.types, mean))
                   [,1]     [,2]     [,3]     [,4]     [,5]
  Akabira      0.200000 0.727273 0.400000 0.018182 0.036364
  Kiyogaoka    1.560000 2.560000 0.640000 0.260000 0.080000
  Kotorinomura 0.785714 0.321429 0.214286 0.232143 0.267857
  Makomanai    0.056818 0.068182 0.079545 0.000000 0.068182
  Nakagoya     0.247863 0.085470 0.017094 0.068376 0.102564
  Sorachibuto  0.116667 0.000000 0.125000 0.000000 0.033333
  Tsukigata    0.769231 0.166667 0.128205 1.000000 0.064103
  
  > sapply(1:5, function(i) tapply(d[,2 + i], d$Ski.slope.types, var))
                   [,1]      [,2]     [,3]     [,4]     [,5]
  Akabira      0.274074  1.868687 1.170370 0.018182 0.035690
  Kiyogaoka    5.108571 10.986122 1.255510 0.890204 0.075102
  Kotorinomura 1.480519  0.331169 0.425974 0.508766 0.236039
  Makomanai    0.077194  0.064263 0.097048 0.000000 0.064263
  Nakagoya     0.515620  0.113322 0.016947 0.098733 0.144562
  Sorachibuto  0.389636  0.000000 0.345588 0.000000 0.032493
  Tsukigata    2.413586  0.244589 0.165168 3.012987 0.060773
  

  ふーむ， Makomanai と Sorachibuto はけっこうヘンではないかな? この二つはぬいて計算させてみる．
• あとでデータをとった斎藤君に聞いてみたら， 真駒内は放棄したての場所， 空知太はオオイタドリが跋扈というか猖獗してる場所らしい．
• で， 放棄スキー場数を 5 に減らしてみると， さすがにマシになってきたような気がする． このセンをもう少し押してみることにする．
• ウスい壁で隣接する講義室では， 大統領がでかい声でアリ講義を． うーむ， さっさとアリ論文を終わらせたい気分になる ……
• しかし別の計算にかまけてるあいだはなかなかアリ論文とか 書けないんだよねえ …… このあたり， アタマをマルチタスクにする方法があればよいのだが．
• 2030 研究室発． 晩飯． 2200 帰宅． うーむ ……
• [今日の運動]
  • うんどう休養日
• [今日の食卓]
  • 朝 (0750): ヨーグルト． リンゴ．
  • 昼 (1330): 研究室計算機前． 北大生協サンドイッチ．
  • 晩 (2110): ばてたので「デンスケ」で晩飯． 島ホッケ．