ぎょーむ日誌 2009-05-01

2009 年 05 月 01 日 (金)

• 0840 起床． ねむい． 朝飯． コーヒー． 0950 自宅発． 晴． 1005 研究室着．
• 昨晩， 計算を命じておいた Alpinia 個体内性分配の階層ベイズモデル， 胚珠数に関して (無情報もしくは階層な) 事前分布を仮定する 方策はやはり無理があるか …… その理由としては， 分配における花差 (random effects) と識別できない， といったところだろう．
• しょうがないので， 胚珠数なる観測値をそのまま説明変数というか offset 項としてぽいっと使ってしまう， といったザツな統計モデルにきりかえる ……
• ま， 考えてみれば花数とかも何も考えずにそのまま説明変数にしてるし．
• 4000 MCMC step で 900 秒ぐらい (BUGS code, 事後分布表)． ちょっとへろへろしてるけど (すなわち，もうちょっと長くサンプリングする必要あり)， とりあえずはこんなところか．

• 個体数 150 ぐらいで花数が 4000 ぐらいあると， 個体差 (tau[2]) ・花差 (tau[1]) の区別が明瞭に推定されるので， これはなかなかうれしい．

• とりあえず， 無意味でなさそーな説明変数としては，

                mean     sd      2.5%       25%       50%       75%     97.5%  Rhat n.eff
  beta[1]      6.850  0.031     6.794     6.829     6.848     6.869     6.918 1.050    68
  beta[2]      0.000  0.002    -0.004    -0.001     0.000     0.001     0.004 1.056    48
  beta[3]      0.050  0.005     0.041     0.047     0.050     0.054     0.061 1.004   500
  beta[4]      0.100  0.005     0.092     0.097     0.100     0.104     0.110 1.000  1200
  beta[5]      0.056  0.031    -0.010     0.038     0.058     0.077     0.113 1.029   280
  beta[6]     -0.107  0.040    -0.183    -0.133    -0.107    -0.080    -0.034 1.042   110
  beta[7]      0.000  0.000    -0.001     0.000     0.000     0.000     0.001 1.000  1200
  beta[8]      0.001  0.000     0.001     0.001     0.001     0.001     0.002 1.004  1200
  beta[9]      0.002  0.003    -0.004     0.000     0.002     0.003     0.008 1.109    27
  

  花の位置・観測年・頂部における花数 ぐらいかな． これらの影響はじつに小さく， 個体差とかのほうが完全に卓越している． これはおもしろい主題で， 「統計学的には無意味ではなさそうな説明変数の影響」とやらが 個体差・花差とくらべて あまりにもちっぽけ なときに， それをどう解釈すべきか， ですな． これは統計学ではなく生物学の問題．
• たぶん， 統計モデル不在の時代においては， 「ずれ」は何でもかんでも「測定誤差」， といったおめでたい誤解 & 錯覚が支配的であったので， このへんについてはあまり検討されてなかったような．
• かんけーなさそうなのは， 他の位置における花数・雌性/雄性先熟などなど， といったところで． 以前 に作ってみた全データ俯瞰図では， 位置とかも無関係に見えたんだがなぁ …… 各個体において下から青・赤・緑の順に点々が並んでる， という推定結果なのだが ……

• もうちょっと図を描いてみると， こういうかんぢか…… うーむ?

• 昼飯くったりしながら， Cao さんにここまでの進捗報告メイルかく． 一時間ぐらいかかった．
• その他， 雑用メイルかきとか． あー， 北大祭やだやだ． 今から札幌でインフルエンザが大流行したら， 中止にならないかな …… とはいえ， 連休中に中米往復の旅をして super spreader になるほどの気あいもナシ．
• 事務室の総務係からしきりと， 北米大陸への渡航予定があるのかどうか， といった問い合わせメイルがくる．
• ちょっとばかり斎藤君と PPFD データ解析相談． これを測定する光量子計なるシロモノも， 内部で勝手に計算した割算値を吐きだす悪しき機械で． 生データはは短時間のあいだにセンサー上の小面積 にあたった光子数， といったカウントデータのはずなんだが …… で， このイヤな測定値をあつかうときには， 統計モデリングにごまかしが要求されます， と．
• 院生部屋で「Mac OS X の暴走が止まらない」 とのことで …… はい， command+option+esc でアプリケイションソフトウェアを 止めることできます．
• R 作図わざ本の翻訳原稿の点検， 匍匐前進的な作業のつづき ……
• 原書 p.172 までススんだ． 1900 研究室発． 1915 帰宅． 晩飯の準備． 晩飯．
• 自慢話するウザ男の「本来の実力」を露呈する悪魔の7つの質問とその手順 ってなかなかおもしろい． 自分がこんな質問されたらおびえると思うけど …… そうですなぁー， 大学院入試の面接試験にあまり意味もなく動員されて， いつもムナしいやりとりを聞かされてムナしい気分になるわけだが …… じつは， 院試の面接 でこういう質問したいなー， とつねづね思っていたんだよね． おもしろいので， 【反撃編】 を構成する 7 段階の質問だけメモしとこう．
  1. 仕事において、成し得たいことって、持ってそうだねー。これから、どんなことを今の会社でやりたいの？
  2. へー。素敵だねー。具体的にはどんなことを考えているの？
  3. おー。すごい！明確だね！その夢を実現する上で、あるべき自分って、どんな自分だと考えているのー？
  4. なるほど！明確だね。すごいなー！ホントに。。じゃー、理想の自分を100点だとすると、いまの自分って何点くらいなのー？
  5. へー。なるほどー。残り20点って、何、何？
  6. おー。自分の弱点についても分析できているんだね！すごいなー。他に必要だと思うスキルってあったりしますかー？
  7. なーーるほど。。。難しそうな課題ですねー。それを補うために、いまやっていることって何ですかー？
  いやはや， 実際のところ， 大学院入試だと質問 2-3 あたりで気まづい沈黙の深淵におちいりそうだな …… やっぱり質問するだけ時間のムダかな．
• [今日の運動]
  • うんどうしようと努力したんだけど， うんどうできなかった …… 不調だ
• [今日の食卓]
  • 朝 (0910): 食パン． チーズ． ハム．
  • 昼 (1230): 研究室． 食パン． チーズ． ハム． リンゴ．
  • 晩 (2120): 米麦 0.8 合． ニラ・シイタケ・卵炒飯．