ぎょーむ日誌 2008-09-09

2008 年 09 月 09 日 (火)

• 0750 起床． 朝飯． コーヒー． 0905 自宅発． 晴． 0920 研究室着．
• テングザルうろうろ時系列モデリングのつづき． 昨晩のばぐっぽい挙動は今朝になってみるとすぐに原因がわかって， すぐに修正できた． 今回もまたパラメーターの初期値の問題だった．
• あとは事後分布の収束をよくすればよいだけなのだが …… これがなかなかうまくいかない． Linux 上の Wine 上で WinBUGS を動かしてるんだけど， 一度 OS が Wine ごとオチてびっくりした．
• 収束を改善するために長いサンプルを得ようとすると， Trap 窓がでて死ぬ， とわかった． これはおそらくプロセス過程にある「隠れ状態変数」 の中でデータにしばられてない部分 (雨季でサルたちが森の中にいて観察できなかった時期とか) があらぬ方向にすっとんでいって， まずい値になっているんではないかな …… えーい， うろうろおサルめ ……
• いろいろ試行錯誤してみてわかったことは …… どうも， 「日×場所」の交互作用的なモノに該当する random effects が必要とされている， というかんぢですな． 私はこれはあまり好きではないんだけど， やはりウミガメ上陸数モデルのときも同じ問題で苦闘して， やはりこの妥協的な策にたどりついた．
• さらに， 説明変数は中央化 (centralize) するだけでは不十分な場合があって， 標準化 (standardize) とまではいかなくても， 説明変数間のスケイルをそろえなさい， といったコトのようで …… ばかばかしいけど MCMC 計算の収束のおそい・はやいが このあたりにかなり依存してますなぁ．
• ウミガメ上陸数モデルよりさらに簡単化してみる． ウミガメでは二次の差分まで見てたけど， サルでは一次でもよいのでは， と．
• 昼飯． 昼飯後も試行錯誤がつづく．
• とりあえず， 説明変数の標準化 + 交互作用的な random effects + 長 step sampling で収束した． 20000 MCMC step におよそ 780 秒． BUGS code， 事後分布表， 事後分布図．

• 階層ベイズモデルによる解析から得られた結論． 松田君が調査した ボルネオ島北部のテングザルは 「川の上流のほうでみんなでお花見をする」 のが好き …… うーむ， ちょっと画期的すぎるような気もする ……
• 今年度の 統計学授業 はとーとつに全 7 回→全 5 回に変えられた． まあ， べつにいーや． 10/27 (月) スタート． データ解析でおなやみの皆さんは参加してみてください．
• テングザルのご近所密度の統計モデリングの結果であまりヘン な解釈をしないように関係ありそうなデータをまとめる図をゼロから 作り直してみる． R の作図わざ本 ほんやく中なので， カッコよく library(grid) を駆使して …… とがんばったわけだけど， やっぱり library(grid) はなかなかアタマを酷使させられる …… しかし下のような図は library(grid) で描くのがもっとも簡単， ということで．

• 難所は意外なところにあり， 上の図のように「上に軸目盛をつける」 ってのは， ちょっと試行錯誤してみたんだけど， やっぱり library(grid) のそうとうに難しいワザを使わなければならないらしい， とわかった (そこで上の図では viewport(..., clip = "off") としておいて grid.segments() と grid.text() でごまかしている)． なお， 縦軸のラベルはあとから LaTeX 上でつけたもの． これはむしろ library(grid) を使ったほうがよかったかも (フォントまわりの詳細にめんどくさいものを感じて LaTeX でやった)．
• まあ， この図をみてみると統計モデルの推定結果がああなったか 理解できる． やっぱり， この説明変数はマズいというか， 解釈にかなり気をつけたほうがよさそうだ． これに限らず， 時系列なモデルで因果関係を調べるのはなかなか難しい， という気がする．
• 1910 研究室発． 1930 帰宅． 2015 自宅発北大構内走． 2105 帰宅． 体重 71.4 kg． 晩飯の準備． 晩飯．
• [今日の運動]
  • 北大構内走 50 分間． ストレッチ．
• [今日の食卓]
  • 朝 (0810): マカロニ． タマネギ・ピーマン・サンマのトマト煮．
  • 昼 (1330): 研究室お茶部屋． 食パン． タマネギ・ピーマン・サンマのトマト煮．
  • 晩 (2200): ブナシメジ・豆腐の味噌汁． タマネギ・ピーマン・サンマのトマト煮． キャベツ・ミズナ・ネギ・ハムのサラダ． トマト． ヨーグルト．