ぎょーむ日誌 2011-02-23

2011 年 02 月 23 日 (水)

• 0700 起床． 朝飯の準備． 朝飯． コーヒー． 0840 自宅発． 晴． 今日は最低気温がプラス 0.3 度だったので， 脱・冬日か? 0910 研究室着．
• 生態学会 ML どたばた …… 「多忙な」せんせーたちの一部には， メイリングリストなるものは理解が難しいところがあるんじゃないかな． これに代わるような連絡システムは何かあってよいはずだが， たとえば web base の何かを使ってみたところで， 「何か連絡ありましたよ」 の部分がメイルになってしまうだろうから …… うーむ?
• 昼飯調達のため 15 分ほど散歩． 研究室にもどって昼飯．
• うーむ， どうしよう ……
• などと論文あれこれながめていても作業は進捗しないので (そして例によって時間もないので)， とにかくこのへんにらくがきでもしつつ， むりやりにでも前にススめますか ……
• えーと，生態学会札幌大会の 3/9 (水) に二回ほどしゃべらんといかんのだけど (なるほど， 昨年 10 月から今月前半まで「人まえで話すぎょーむ」 がずっとずっと続いていたんで， ヤル気がすっかりうせていたのか)，
  1. 午前のシンポジウム「意思決定の生態学」， 10-15 分ぐらいのコメント
  2. 夜の自由集会「データ解析で出会う統計的問題 ー 選択や勝負の統計モデル」， 30 分ぐらいのハナシ
  なンか似たような集会ばかりだな， と思われるかもしれないけど， 1. のシンポジウムの計画が最初にあって， そこではデータ解析とか統計モデリングのハナシは まったくでないだろうから， 2. の自由集会で補完しましょー， と粕谷さんと共謀したため．
• こういう行動生態学のデータ解析， とくに動物の行動実験やる研究では莫大かつそれなりに複雑な データが得られたりするので， 統計モデリングは本来はかなり重要なのだが …… 深海魚の目が退化してしまっているのと同じ理由で， そういう統計モデリングは勉強のコストがたいへんとゆーことで， 投げ出されてしまって放置されがち．
• そういう分野では， 例によってわけのわからならない呪術的といいますか， 「ゆーい差 こっくりさん」 とでもいいますか， 統計ソフトウェアを「よりしろ」として使う降霊術みたいなものばっかり， とゆー状況で ……
• 生態学データ解析のぱらどっくす: 生態学では， 結論の導出にあたってデータ解析が重要である分野ほど， オカルト的な手法が猖獗する．
• しかし， オカルトにせよカーゴカルトにせよお役所仕事にせよ， 人間の側では動作や祈りや提出物の形式・書式あれこれを 「きちんと・慣例どおりに・皆と同じように」整えておいて (これを怠るやつは不マジメだと非難される)， あとはすーぱーぱわーが何かをもたらしてくれるという点では共通なわけで …… 人間ってそういう過程でココロの平和を実現するのかな?
• ハナシはどんどん脱線してるわけだが， とりあえず私の現状として糾弾されるべきは …… シンポジウムと自由集会はハナすべき内容が重なっているので (というか，そのように自由集会を設定したので)， 「どうやったら準備の最小化が実現するだろーか?」 などといった …… まあ， 本来ならば賞賛されるべきかもしれない検討を重ねている様子を よそおいつつ， その実態はただ単に作業着手をあとへあとへと順延していく 今日このごろに問題があるわけですな．
• で， その省力化とやらの実態は， ハナシの使い回しにすぎないので， ここはひとつ二週間後までに準備できそうな項目でもならべてみますか． 省力化もへちまも， この範囲の中のやりくりにすぎないわけで．
  1. 大相撲のアノーマリー: これは柏野雄太さんが 「実践! R で学ぶ統計解析の基礎」 の連載であつかっておられる話の一部で ((1), (2)) でデータをうまくネット上から取得して， 二項分布からのずれを図示しておられるもの …… 世間をさわがせている八百長な文脈では 8 勝 7 敗なあたりはどういう統計モデルで説明できるんだよとなるわけだが， 久保文脈的には， 平均勝率 0.5 の二項分布から逸脱している 0 勝 15 敗とか 15 勝 0 敗の多さは， 勝率の個体差 (だけではないのかもしれんけど) に由来しますよねといった方向で説明してみたい --- つまり， いつもながらの同じハナシなんだが， 個体差が二項分布をくずす (というあたりまえの内容がいつまでも普及しないので)
  2. 動物をつかったケンカ実験とかで， 同一個体から複数回のデータをとることによって生じる偏り --- 一度まけた個体の勝率の「事後分布」は?
  3. 実験・観察を続けていくうちに変わるであろう， 個体の「内部状態」 --- 概要だけ?
  4. Bradley-Terry model の単純な拡張としての Burczyk モデル --- 概要だけ!
  …… なーんだ， 列挙してみれば， これぐらいしかハナせる内容はないのか．
• ハナす意図としては ……
  1. 大相撲: みなさんスポーツねたは好きなので， 二項分布はいいけど， ナマの二項分布は教科書的だから， 個体差で混合する二項分布でといった誘導
  2. 反復してデータをとる: すると個体差がみえてくる
  3. 内部状態: 階層ベイズモデルの発展わざとしての 状態変数モデル
  4. Burczyk モデル: 植物生態学のヒトたちに， いや今回の自由集会は動物だけじゃなく 植物データ解析にも役たちますよとゆーただし書き (動物の N (N > 2) 項目選択にもつかえますよー)
  といったところか．
• 主張は単純なものばかりで，
  • 同一個体からの反復測定でしか個体差は見えない (個体の体重とかだけ測ってりゃいいってものではない)， そして反復測定したら個体差を考慮しないとおかしくなるかも
  • 直接観測できない個体差のとりあつかい， 階層ベイズモデルを使うしかない
  • 時間変化とか状態・観察結果の複雑化にも対処できる
  • オカルトなことやってる場合じゃない
  ぐらいでしょーね ……
• 自分で作る必要のありそうな架空データ例題:
  • 単純なやつ: 個体差があるとき二項分布はどうなるか? ある個体で N 連敗が観測されたときの「戦闘力」の事後分布は?
  • 状態変数モデル: たとえば「負けるとしばらく勝てなくなる」 といった現象のモデル化
  • Burczyk モデル的な状況の例題? 何か例示したほうがいいかな?
• しかしながら， 本日はけっきょくのところ上記の検討だけでオワってしまったのであった …… 1715 研究室発． 買いもの． 1745 帰宅． 晩飯の準備．
• 1820 自宅発 ミニ大通公園 雪上走． 気温はすでに氷点下ではない． ミニ大通公園中央部の雪上を走ろうとすると， ところどころ「ぼこっ」と足が沈みこんでしまう． 1850 帰宅．
• 晩飯の準備のつづき． 晩飯．
• ぐだぐだ．
• [今日の運動]
  • 朝のラジオ体操． ミニ大通公園 走 30 分間．
• [今日の食卓]
  • 朝 (0750): 米 0.5 合． ジャガイモ・ネギ・シイタケ・油揚の味噌汁． キャベツ・キュウリ・ネギ・ハムのサラダ．
  • 昼 (1300): 研究室． ぱん吉のクロワッサンとか． リンゴ．
  • 晩 (1930): 米 0.5 合． ネギ・アサリの味噌汁． 鶏もも肉のショウガ・ニンニクおろしロースト． モヤシ・ネギのゴマ油・ポン酢あえ． キャベツ・キュウリ・ネギ・ハムのサラダ．