ぎょーむ日誌 2008-06-18
2008 年 06 月 18 日 (水)
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0750 起床．
朝飯．
コーヒー．
0910 自宅発．
晴．
0925 研究室着．
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とあるご指摘メイルいただいて気づいたのだが
……
R の
glm()
関数で GLM
を適用してるような統計モデリング，
なんでもかんでもコレでやるのではなく，
問題の種類によってはもう少し
generalized additive model
(GAM)
なんかも使っていいような気がしてきた．
GAM を使った推定結果の図を R graphical manual でながめてみると
……
これ
(library(gam))
とか
これ
(library(mgcv))
など．
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ちょっと面倒に思えるのは，
R の pacakge 集である CRAN には少なくとも
gam()
関数をもつ二種類の異なる package が登録されているあたりか．
どっちのほうがいいのかわからんけど，
libaray(gam)
の gam()
には
Note that this version of gam is different from the function
with the same name in the R library mgcv, which uses only
smoothing splines with a focus on automatic smoothing parameter
selection via GCV.
とあるな．
library(mgcv)
のほうには gamm()
なる random effects を考慮できる
Generalized Additive Mixed Models 推定関数が準備されていたりする．
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またもう一点ご指摘が．
生態学会福岡大会で紹介したような，
ゐんばぐすの
car.normal()
なんかを使った「空間構造のある random effects」
モデリング (計算例)，
これは一階差分の gaussian random field (GRF, ガウス確率場)
をつかった空間統計モデルだ．
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赤いぎざぎざ線で示されているのが，
各地点における random effects の大きさの平均値である．
この「ぎざぎざ」を「もっとなめらか」
にするにはどうしたらよいか?
少なくともふたつの方法がある．
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ひとつめは，
ゐんばぐすのもうひとつの空間相関計算関数である
spatial.exp()
を使うことだ．
car.normal()
は「となり」だけを参照するモデル
(intrinsic Gaussian CAR model)
になっているわけだが，
spatial.exp()
のほうは「距離とともに相関がおちる」
といった一般的な GRF モデルであり
……
つまり「となり」だけでなくもっと遠くの場所からも
影響されうる．
すると平均値の推定結果は「なめらか」になったりする場合がある．
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もひとつの方式は，
私が勝手に「統数研方式」とよんでる二階差分モデルだ．
つまり上のモデルでは一階差分が平均ゼロの (多変量)
正規分布にしたがっているのに対して，
こちらは差分の差分つまり二階差分が正規分布にしたがうと
仮定していて，
これを使うと推定結果はやはり「なめらか」になる．
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ご指摘いただいたのは，
この
二階差分モデルもまた GRF の一種
だということなんだよね
……
言われてみればあたりまえのことなんだけど，
なぜかしら気づかなかった．
というのも，
この二階差分モデルのわかりやすい説明，
たとえば
階層ベイズモデルとその周辺
の石黒さんの解説とか見てても
多変量正規分布とか相関係数とかでてこないし
……
と，
これは「見かけ」にだまされているわけで，
じつはこのモデルは上でいうところの intrinsic Gaussian CAR model
になっているのである，
ということによーやく気づいた．
したがって
car.normal()
と同様に分散パラメーターだけを推定すればよい，
というハナシになる．
いやー，
われながらカンちがいがつきないわ
……
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よーし，
それじゃー
ゐんばぐすの
car.normal()
つかって二階差分モデルを実装しちゃうぞ，
と考えてるアナタ
……
それはけっこうハマるかもしれませんよ．
理論的にはそれでよいのだが，
例によって WinBUGS というソフトウェアのくだらない限界ともうしますか，
計算が激烈に遅くなる可能性がある．
それは二階差分を和分して一階差分になおすところだ．
deterministic node (つまり <-)
を使って愚直にやるとおそらく絶望的に計算時間が長くなる．
これを回避するべく
恒例 & 姑息な WinBUGS (だけでしか通用しない)
ワザとしては
stochastic node (つまり ~)
をうまく利用して，
というものだが
……
そういうめんどくさいことを考えてると，
もう spatial.exp()
でいいぢゃん，
という気もしてくる．
たぶん一長一短だと思うけど．
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……
ということで，
GAM & GRF つまりぐねぐね統計モデルたちに関する朝の考察でした．
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うーむ，
修論生あいての大統領講義しりーづは終了した，
と思っていたのだが
……
本日は朝から例によってウスい壁 (というかしきりというか)
をとおして大統領講義音声がひびいてくるな
(受講生にとっては聞きとりやすい声というべきなのだろうが)．
新しいセメスターに突入したのか?
しかもなぜかしら
PAR (光合成有効放射)
とかオソろしげなハナシを
……
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R プログラミング自由集会
の記事 (生態学会誌)
準備のつづき．
竹中さんから R code 例を送っていただいたので，
それを原稿ファイルにいれて preview 的な PDF file
を生成してみよう
……
しかしここで LaTeX てくにかるな問題にツマる．
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\documentclass[10pt,twocolumn,twoside]{jarticle}
といった方式ではうまくレイアウトできないな，
とわかったのでこれはヤメて，
かわりに
\usepackage{multicol}
を使ってみることに．
一段組・二段組をまぜてこんなふうになる
……
いやー，
こういうふうに作業しないと，
文章の量の見当がつかないんだよね．
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北大生協 (中央) で昼飯調達．
研究室にもどって昼飯．
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さてさて，
ぎょーむ進捗状況を整理してみよう
……
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脱アリ問題:
まーデキはともかく投稿可能な原稿準備は終了．
共著者 3 名が読む時間が必要，
ということになっているので来週まで放置．
嗚呼，
自分でもみなおさなくては
……
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帯広モデリング:
紺野さんからの連絡まち状態．
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「闇にほうむられそうな修論のさいるべいじ」ぎょーむ:
次は
牛原さんの屋久島葉寿命データの統計モデリングの論文化，
ということになるわけだが，
同ぎょーむのアリ問題がかたづいてからにしよう
……
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R 自由集会記事 (今月末しめきり):
粕谷さんの原稿まち状態．
ということで，
今日の午後は「岩波本準備のための作業環境の構築」
という急ぎではないけど放置しといたら永久に着手しそうにない
作業をやってみようかな
……
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うーむ，
その前に研究方面とは関係のウスい私事における放置事項も
検討したほうがよさそうな
……
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脳ドックの診断結果のよくわからぬ
理由
による
「経過観察が必要なので，専門医 (脳神経外科) を受診」
してください命令
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ついでに歯医者?
……
ちょっと前に上顎犬歯 (上の右の 3 番)
の内側が部分的に欠損
(物理的に破損?)
したんだけど，
このまま放置してよいのかどうか不安になってきたので
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福岡時代の全労済あとかたづけ問題
(このへん?)
……
すみません，
まだ放置してました
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銀行口座の整理整頓
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自宅のかたづけ
……
現在ちらかりすぎていてどこに何があるのか
よくわからぬ状態
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自宅の水道まわりの整備?
……
えーと洗濯機用の長いホースを買う，
とか?
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ぎょーむ日誌まわりの生成システムの再改修
-
院生たちのつかう
「野外調査日程 web 掲示板」
をゼロから作りなおす
……
現状では北海道のへき地から
(予定をすぎても)
帰ってこない院生を検出するのが
難しい状況なので
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……
なんかまだまだありそう
……
……
ああ，
キリがないからやめとくけど，
とりあえずアタマの医者にはかかってみることにしますか．
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で，
電話しようとしたんだけど，
なぜかこの研究室からは接続できず．
また北大構内電話回線がおかしくなったのかな．
めんどうになったのでメイルで予約といあわせしてみる．
最初からこうすればよかった．
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で，
岩波から送られてきた LaTeX package にとりくんでみる
……
うーむ，
なんだかめんどう感があるな
……
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脳神経外科の予約，
あっさりとれた．
金曜日の 15 時．
さてさて少なくとも半日は有給休暇をとるとして，
他の私事的な雑用もなんとかならんかな
……
全労済
(これはお電話 0120-00-6031 から着手すべきか?)，
歯医者
(これは休まなくても行ける?)
……
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院生が東京で芋ようかん買ってきてくれたので，
お茶部屋でいただく．
芋ようかん，
ひさしぶりだなぁ．
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「岩波本準備のための作業環境の構築」作業のつづき，
とりあえず昨年の講義のーとのポアソン回帰の LaTeX
ファイルを岩波数学本 LaTeX package にあわせる作業
……
あーだこーだとあれこれ手こずってみる．
うーむ，
こういうかんぢか?
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もともとの講義のーと (A4) で 20 ペイジあったものが，
岩波本 (B5) だと 28 ペイジになった．
A4 → B5 としたのにペイジ数がそんなに増えないのは，
講義のーとにくらべて岩波本は行間がツマっているため，
かな．
上の出力見本で紙の margin が広いのは B5 サイズのペイジを
A4 紙面に出力しているため．
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流しこんでみてわかったんだけど，
内容はもちろんのことながら，
体裁もいろいろと変更せんといかんよーで．
ああ，
前途遼遠
……
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ともかくこの章だけでももうちょっと整えて，
編集部のヒトにおうかがいしたほうが良さそうだ
……
こういう文体はいかんとか，
ボックスを濫用するなといった指示がありそうな気も．
1855 研究室発．
1910 帰宅．
1935 自宅発北大構内走．
2025 帰宅．
体重 70.8 kg．
晩飯の準備．
晩飯．
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うーむ，
なかなかねむれん
……
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[今日の運動]
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北大構内走 45 分間．
ラジオ体操．
ストレッチ．
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[今日の食卓]
- 朝 (0810):
ヨーグルト．
シリアル．
- 昼 (1320):
研究室．
北大生協サンドイッチ．
- 晩 (2120):
米麦 0.8 合．
ネギ卵炒飯．
ナスの味噌汁．
キュウリ．
ダイコン・ニンジン・コンブのあえもの．