ぎょーむ日誌 2009-05-03
2009 年 05 月 03 日 (日)
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0850 起床．
ねむい．
朝飯．
コーヒー．
洗濯．
怠業．
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そういえば，
昨晩は当家の冷蔵庫 (一室式)
の製氷棚に付着した氷塊 3 kg ばかりを剥離する作業に苦闘した．
いまどき，
こんなことをする必要のある冷蔵庫を使ってるヒトって
……
珍しいんでしょうな．
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1145 自宅発北大構内走．
いーぐあいの曇天．
1235 帰宅．
体重 73.6 kg．
いかん，
かなり体重が増えている．
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昼飯．
1400 自宅発．
曇．
1415 研究室着．
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さっさと R 作図わざ翻訳原稿みなおしとか，
宮田さん論文作業とかススめるべきなのだが
……
またウミガメにトラップされてしまった．
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本日，
北大構内走しながら考えてたのは
(とゆーか，ここ数日ちょっと気になってしまっているのは)，
現状のウミガメモデルは「のいず」パラメーターが多すぎる，
という部分．
この「のいず」のおかげで，
めんどうな時系列計算の MCMC 計算がてばやく収束するのだが
……
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で，
この「のいず」の個数を減らしたいわけだが
……
単純にやる
(sthochastic node を deterministic node に変更する)
と，
そもそも Gibbs sampling しなくなる，
といったあたりがゐんばぐすの特徴で．
いや，
BUGS 言語なソフトウェア全般に共通することかな?
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そこでまた悪しき主観事前分布を導入してみよう．
つまり「のいず」の大きさを階層ベイズ的に決めるのではなく，
あらかじめ指定して「すごく小さいのいず」の置き換える，
といった姑息な手口だ．
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これをやると推定計算はやってくれるし，
「すごく小さいノイズ」のおかげで (?) サンプリングそのものは速いのだが
……
代償として「しゃかしゃかしなくなる」
つまり混交が遅くなるので，
MCMC 計算 step 数を数十倍に増やさないといけない．
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そして，
下の図のごとく意外な欠点も露呈してしまった．
増減の rate がときどき「ぽーん」と外れた値をとり
(川にいきなり支流ができるようなものか?)，
しばらくその状態が維持されるんだよね
(しばらくすると「本流」にもどる)．
うーむ，
これは結果の図 (半透過図を作ってよかった!)
を見ると，
「たしかにこういう挙動になっても不思議はないなぁ」
という気分になる．
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これを回避するための策は単純なのだが
……
簡単ではないかも．
つまり増減の rate ではなく，
その差分の世界で時系列ベイズモデルな
random walk をやらせる，
と．
つまり今まで一階差分モデルだったものを，
二階差分モデルにします，
ということ．
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で，
やってみると，
やはり危惧していたとーり，
さらに長大なる MCMC step 数，
すなわちもっと長い計算時間を要求されるものになってしまった．
まあ，
べつにいそぎの計算ではないし，
のんびりやらせてみますか
……
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うわー，
こんなことにかまけていたら，
時刻はすでに 18 時すぎ．
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今さらながら本日の R 作図わざ本の翻訳原稿みなおし作業にとりくむ．
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原書 9 ペイジぶんほどすすんだ．
残り 100 ペイジ弱．
1950 研究室発．
2010 帰宅．
晩飯の準備．
晩飯．
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[今日の運動]
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[今日の食卓]
- 朝 (0920):
米麦 0.4 合．
ダイコン・ニンジン・豆腐・鶏肉のスープ．
- 昼 (1310):
米麦 0.8 合．
キャベツ・ミズナ・ネギ・ハムのサラダ．
- 晩 (2100):
米麦 0.6 合．
ホウレンソウ・ブナシメジ・豚肉の炒めもの．
キュウリ・モズクの酢のもの．
ヨーグルト．