ぎょーむ日誌 2009-09-17

2009 年 09 月 17 日 (木)

• 0810 起床． 不規則ぎみな就寝・起床でばてぎみな日々がつづく …… 朝飯． コーヒー． 洗濯． 0940 自宅発． 晴． 1000 研究室着．
• さっさと， 岩波本を …… と思いつつ， 午前中は例によってといいますか， データ解析こんさるにハマってしまった．
• 「組成データの分類」 みたいなことなんだけど， それって単純に尤度にもとづく clustering みたいなことをすればいいぢゃん …… と思うんだけど， なぜかしらそういうできあいの R package はない， みたいだねぇ …… こういう素朴・単純なアイデアの実装が見つからないのは不思議だ． 見つかるのは， 何だか正しいのかどうかよくわからん「距離」に基づくものばかり．
• だったら自分で作ればいいか， と考えるわけだが， データ構造に多少の工夫が必要なので …… 私の R プログラミング能力だと数時間を費してしまいそう．
• べすとな回答ではないんだが …… ふと R の package のひとつ mvpart (多変量回帰木; multivariate regression tree) が良いのではないかと思った． 金 (Jin) さんの Rと樹木モデル (2) (pdf 版) に解説あり．

• ThinkPad X31 にインストールしようとしたんだけど， あいかわらず不調で (先日の「粉粉」除去掃除で多少はマシになったが) …… インストールしようとすると，

  > update.packages()
   以下にエラー unique(unlist(lapply(answer, length))) : 
    Value of SET_STRING_ELT() must be a 'CHARSXP' not a 'pairlist'
   オプション "error" は不正です 
  

  てなかんぢで動かなくなってしまった． ちょっとヨワりぎみな小さな黒い老犬．
• ということで， Desktop 機 (Vine Linux 5.0 ) のほうにインストールしてみる． そのまえに R-2.9.2 に更新してみる． 先日は 5.0 環境下で rpm package 化にしくじったので， 本日は tar.gz からコンパイル． ./configure --prefix=/usr するとこんなかんぢ．

  R is now configured for i686-pc-linux-gnu
  
    Source directory:          .
    Installation directory:    /usr
  
    C compiler:                gcc -std=gnu99  -g -O2
    Fortran 77 compiler:       gfortran  -g -O2
  
    C++ compiler:              g++  -g -O2
    Fortran 90/95 compiler:    gfortran -g -O2
    Obj-C compiler:	      
  
    Interfaces supported:      X11, tcltk
    External libraries:        readline
    Additional capabilities:   PNG, JPEG, iconv, MBCS, NLS, cairo
    Options enabled:           shared BLAS, R profiling
  
    Recommended packages:      yes
  

  コンパイル中は岩波本の原稿をチェックしてました．
• で， library(mvpart) の挙動をざっとながめて， メイルで連絡． 昼飯．
• library(mvpart) のことを思い出したのは， 先日の統計関連学会連合大会で南さんが キハダマグロのサイズ分布に関してこれを応用した例の 発表 をきいたため． 南さんの発表では， library(mvpart) をそのまま使うのではなく， 「距離」を deviance で評価できるように改造したもの …… を使われたようなんだけど詳細不明． まさに私もこういうことをやりたかったのだが …… まあ， 必要ならお尋ねしてみればいいか．
• 午後は岩波統計モデル本 …… だけど， 書きなおし作業はあまり進捗せず， いろいろと統計学本とか読んで AIC 説明方法について説明してしまった．
• 最尤推定量の性質のうち，
  • 標本数を大きくすると最尤 推定量 推定値は真の値に近づく
  • そのときに漸近正規性がある
  がなりたっていると考えて， これらから対数尤度と平均対数尤度の「カタチ」 が同じで極大値まわりで「左右」対称， さらに「推定に使っているモデルの中に真のモデルが含まれる」 と仮定すると， 平均的なバイアスの大きさがパラメーター数でもって評価できます， と．
• 上のようになっているとすると， AIC ってのもなかなかキビしい制約があるねぇ …… 標本数が多くなきゃだめとか， 真のモデルが入ってなきゃとか． べつに真のモデルを推定したいわけではないが．
• これらの制約からズレぎみなときにどうなっているのか， に関してはいろいろ研究があるんだけど …… たくさんありすぎてよくわからん． まあ， ぼちぼちとながめてみます．
• てなかんじでオワってしまった． 1930 研究室発． 2000 帰宅． 晩飯．
• [今日の運動]
  • うんどう休養日になってしまった ……
• [今日の食卓]
  • 朝 (0820): 米麦 0.6 合． ホタテ飯． キャベツ・ネギ・キュウリ・ハムのサラダ．
  • 昼 (1300): 研究室． ホタテ飯． 春雨スープ．
  • 晩 (2110): 米麦 0.8 合． アサリの味噌汁． キャベツ・ピーマン・タマネギ・ブナシメジ・鶏ハツの炒めもの．