ぎょーむ日誌 2012-02-02

2012 年 02 月 02 日 (木)

• 0600 起床． 昨晩やらせておいた統計モデルの MCMC サンプリング …… やはりダメか． 端的にいって， データの中に情報が足りないわりに， モデルが複雑すぎるということだろう．
• ラジオ体操． 弁当の準備． 朝飯． コーヒー． 0750 自宅発． まだ晴． モデルを簡単化する方法をひたすら考えながら歩く …… こういう詐術の発明みたいなことは， 職業的うそつきの本領が問われるところだ． 0820 研究室着．
• 今回のアリ動態もでる (空間構造・時間構造あり) であつかう要素は以下のごとしだ． 以下を同時にあつかっていた．
  1. 各調査地におけるアリ採集データから， その場所が低・中・高密度のいずれの状態に属するかを決める (同時に各状態の「アリ採集確率」を探索しつつ)
  2. 状態の遷移を決める (同時に遷移確率を決めながら)
  3. 各遷移確率に影響を与える要因の効果を調べる
  これらをいっぺんにやってしまうのが理想なのだが …… ここ数日の試行錯誤で「ぜんぶいっぺん」はムリらしい， とわかってきたので …… 1. と 2. & 3. を分離しよう． 今まで作ったモデルとその推定計算プログラムを分割すればよい．
• まず状態遷移だけを決める部分．

• そしてここが詐術なのだが， 各場所・各時刻におけるアリ密度の状態を MAP でおきかえてしまう， という小細工をする …… 今まで推定計算がうまくいかなかったのはどうもこのあたりにあるようで， とくに欠測をウメているところなんかはもーしっちゃかめっちゃかで ……
• かくのごとく「状態」が固定されてしまうと， 各場所・各時刻における遷移も決まってしまうので， 遷移確率のモデリングもできますということで．

• 予想どーりといいますか， いろいろ局所的な環境要因の影響はよくわからん， ということで …… まあ， これはしょうがないでしょう．

• モデルを分割することで， 「とりあえず」の結果は得られたし， 「このデータはどういうものか」 という見とおしも良くなった． 計算時間は全部やっても 5 分弱 (WinBUGS による MCMC サンプリングを並列化した場合) …… いままでひとつの推定で何時間も計算させていたのは， いったい何だったのだろうか ……
• 寝不足ぎみでチカラつきてきた． 昼飯．

[窓の外の雪はかなり豪雪っぽい]

明日は朝から移動， 香川県に行って， このアリモデルの発表をしないといけないんだけど， どうなることやら． 鉄道・航空の運行は雪に阻害されないだろうか， 発表準備は気力ぎれとともに終息してしまうのではなかろうか ……

• 精神的よゆーがないので， 今回は LibreOffice の Impress で発表準備． R でどんどん PNG file を生成し， Impress の中にとりこんでゆく ……
• ぜんぜんオワってないけど， 帰宅時刻だ． 1730 研究室発． 雪． もー勝手に降ってください． 買いもの． 1800 帰宅． 晩飯の準備． 晩飯．
• その後も発表準備はつづく ……

• [今日の運動]
  • 朝のラジオ体操 …… うんどうぶそくだ．
• [今日の食卓]
  • 朝 (0700): 米 0.5 合． キャベツ・油揚の味噌汁． カブの葉・油揚の炒めもの．
  • 昼 (1230): 研究室． 米 0.7 合． カブの葉・油揚の炒めもの． レンコン・ニンジン・豚肉の炒めもの． 加賀揚げ． サツマイモ． ミニトマト． リンゴ．
  • 晩 (1900): 米 0.5 合． キャベツ・油揚の味噌汁． コマツナ・ハタケシメジ・卵・豚肉の炒めもの． ゴボウの煮物．