ぎょーむ日誌 2009-05-31
2009 年 05 月 31 日 (日)
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0830 起床．
朝飯．
コーヒー．
洗濯．
怠業．
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1100 自宅発．
雨．
1130 研究室着．
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ちょっと銀行の ATM まで．
往復一時間ぐらいの雨のなか札幌散歩．
空間統計モデリングについて検討しつつ
……
ゐんばぐすの car.normal()
とかで生成される intrinsic な CAR normal な確率場，
大域的な Gibbs 分布はごちゃごちゃしてるけど，
局所的な条件付き確率分布は簡単であり
……
とナニやら神秘的な確率モデルってかんぢですが，
よくよく考えてみると
……
疑似尤度 (pseudo likelihood のほう，quasi ではなく)
的なとらえかたでいくと，
何のことはない
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平均値が線形予測子であたえられ
(たいていの場合，
link = identity)，
さらに「近傍」にも必ず影響される
(このあたりが pseudo likelihood 的)
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各地点「独立」な random effects をあらわすホワイトノイズ
といった疑似尤度な GLMM と考えることができる．
疑似尤度なので最尤推定は事実上不可能であり，
Gibbs 分布を MCMC することでケリをつけます，
と．
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まあ，
こう考えても何かが変わるわけでもないのだが，
「ならば，このあたりは好きなようにヒネくっても問題ないな」
といった確信は得られる．
とにかくベイズなモデルについて検討してみるときは，
「この統計モデルの Gibbs 分布は何なのか?」
を考えてみると，
すっきりする場合もある，
と
……
研究室にもどって昼飯．
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ということで，
一昨日でケリをつけた (つもりになっていた)
Pasoh ブタ-Clidemia 一次元空間統計モデリングをちょっとひねくってみる
……
例の「左右の平均をとる」でやっていたごまかしを，
事前分布の導入というごまかしに置喚する試行錯誤．
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日曜日でもデータ解析こんさるはわりこむ．
個体差・(実験用) シャーレ差がないときは
glmmML()
の最尤推定は収束しない
(sigma が無限に小さくなるから)．
glmmML 紹介
にも追記．
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計算まち時間は苫小牧シュート論文の修正作業．
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一次元空間統計モデリングの改良は，
「あと一歩」の状態で終わった．
明日ぐらいにはなんとかなるだろう．
2020 研究室発．
雨．
買いもの．
2045 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 (0900):
食パン．
ヨーグルト．
- 昼 (1330):
研究室．
食パン．
- 晩 (2130):
米麦 0.8 合．
ニラ麻婆豆腐．
コマツナごまあえ．
ヨーグルト．