KuboLog 2012-11-21

2012 年 11 月 21 日 (水)

0650 起床．朝飯の準備．朝飯． 0740 自宅発．晴．気温ひくく，水たまりなどは完全に凍結している． 0810 研究室着．コーヒー．

統計モデリング入門について「まちがいではないか?」とのご指摘をうけたので，いろいろと検討してみる．勉強になる．

返信かいて午前終了．北 7 条郵便局に用事があるので，ついでに昼飯も外で食べることにする．天気予報はずれて晴．ここらへんから見える最高峰である手稲山，山頂まわりが冠雪しているな．

で，郵便局での用事を済ませて (このあたりについては後述)，郵便局の横にある蕎麦屋へ．

北大のすぐ南，北 7 条郵便局のとなりにある蕎麦屋．以前に一度はいったことがあるはずなのだが …… ぎょーむ日誌に記録なし．前世紀のできごとだったのか? ともあれ，手打ち蕎麦 + 温かい鶏つゆをたのんでみた．この店は機械で切る平打ちと手打ちがあり，後者はかくのごとき田舎蕎麦．新蕎麦のしーづんなのだが …… あまり香りがするといったかんじではない．「蕎麦たべた」という満足感はあります．

[北大生協会館店・書籍部]

この書籍部では何となく「統計モデリング入門」は冷遇されていると思っていたんだけど (いつ行っても置いてなかったので) …… 今日は分厚い「確率論ハンドブック」と星野さんの「調査観察データの統計科学」に挟まれて「統計モデリング入門」も置いてありました!

なぜかその前にソーバー「科学と証拠」もあり．ぱらぱらと立ち読み．本文はなんとなくびみょーかなあと思ったんだけど，松王さんの解説はおもしろそうな気もするので …… うーん，どうしようかなあ．

で，研究室にもどってカネ勘定をすこしばかり．

[岩波書店に 33 万円を払込]

「統計モデリング入門」割引販売の本代・送料総額から全印税分をさしひいた差額．これについては後述 …… それよりおどろいたのは，ゆうちょ銀行 ATM にスキャナがついてたこと．郵便局窓口で「支払いはこのゆうちょ銀行通帳から……」と依頼すると，「それなら ATM でやってみてください」とのことなので「?」といぶかしみつつ試してみた．よく見ると ATM に払込用紙を投入するスロット があり，岩波書店から送られてきた用紙をつっこむと ATM が「口座番号はこれで OK?」とか「このスキャン画像みて払込金額を入力して」などと interactive に作業がすすみ，最後にゆうちょ銀行通帳をいれてパスコードいれたら払込が終了した! 利用明細票はかくのごとし． ……「枯れた技術」のよせあつめとはいえ，ちゃんと動作してすごいとおもった．

あとからいただいたご指摘: 「えー，ずっと前からやってるよ …… 知らなかったの」「だいたいゆうちょ銀行どうしのお金のやりとりなら，郵便局に行かなくても web browser からぽいぽいとやればいいし，それだったら手数料 290 円はゼロでしょ」 …… みなさん，つよくいきましょう ……

さてさて，上記の金額だが …… てきとーに数字を列挙してみよう:

統計モデリング入門は現時点まで約 3700 部ほど印刷されてるので，これが売れようが売れまいが印税は入る．印税率 8%，すなわち 3700 部 × 3800 円 × 0.08 で 112 万円ほど．
ただし岩波書店は割引販売の著者割本の代金 (久保が買い取って割引購入者に売ってるということ) とその送料を立てかえていて，それが上記印税で相殺されているのだが …… 現時点で 33.5 万円ほど足りない (ので上のごとく，久保から岩波書店に払込をした …… 岩波としては「貸金」を年内に回収したいそーで)
いっぽうで割引販売 (定価税込 3990 円を 3000 円) の代金は久保が受け取っていて，いままで合計 420 部ほど売れたので 420 部 × 3000 円 (割引価格) で 126 万円ほど．
これから今日の払込金を引くと 93 万円ほどになり，印税と比較すると，あたかも割引販売によって 112 - 93 ということで 19 万円ほどソンをしているように見える

しかしながら，印税というのは「何部すられたか」で決まるおカネであり，割引販売で 420 冊も売れてなければ，第 4 刷 (9/25) の 700 部などはまだ印刷されなかったかもしれないので，まあ別にソンしてるというほどでもない …… そもそも採算だの効率だのがどうこうというハナシでもなく，まあ，割引販売で誰も不幸にはなっていない，ということで良いのではないでしょうか．

午前の検討その他を反映して，「統計モデリング入門」まちがいなどペイジを更新．

Gamma 分布の GLM に dispersion parameter phi についての補足．これの推定量は， sum((object$weights * object$residuals^2)[object$weights > 0])/df.r といったものである．

総称関数 summary() の glm() 版である summary.glm() のソースコードはこのようなものであり，その中に上のごとく記述されている．

これは，いわゆる「赤 GLM 本」こと Faraway ``Extending the Linear Model with R'' の p.137 に紹介されている推定量 Χ² / (n - p) である．蛇足ながら，私は Χ² を「ああカイ二乗ってことは deviance ってことかな」などとかんちがい していたのだが，じつは「大 Pearson の Χ²」であり，上の R コードのごとき式となる (weight を考慮した場合)．

さらに補足 (どうせ自分でもすぐにどわすれするので) …… summary.glm() のコードを取得するためには body() 関数を使って body(summary.glm) などとする．関数の引数を知りたい時には args() …… ながねん R を使っていながら，こんなことも本日まで知らなかった．

1730 研究室発．買いもの． 1800 帰宅．晩飯．

[今日の運動]

とらちゃんえくささいず．

[今日の食卓]

朝 (0710): 米 0.7 合．ダイコン・ニンジン・シイタケ・鶏だんごの味噌汁．
昼 (1240): 盤渓そばの手打ちあつもり 790 円．
晩 (1940): 米 0.7 合．ダイコン・ニンジン・シイタケ・鶏だんごの味噌汁．サンマのバルサミコ煮．コマツナ・油揚げの煮びたし．

ぎょーむ日誌 2012-11-21

2012 年 11 月 21 日 (水)