20yy/kubologyyyymmdd.html
を含む
20yy/mmdd.html
を変更したい場合には,
まず
20yy/kubologyyyymmdd.html
だけを修正してから
generate_log10.pl 20yy/mmdd.html
とする
……
すぐにど忘れする自分自身のための備忘録.
ls log/2*/[0-9]*.html > updated.txt
とすれば,
引数ナシで自動処理してくれるか.
NA
) あつかいにしないといけない.
for()
とかやってたら遅くてしょうがないので,
exapnd.grid()
とか tapply()
を駆使して高速処理.
10 13 14 15 "佐方川緑地" "佐方上公園" "佐方公園" "ちびっこ広場" 16 17 18 19 "月見台第2公園" "緑が丘公園" "佐方4丁目公園" "緑が丘ちびっこ広場" 20 21 22 23 "岡の下緑地" "中央第4公園" "三宅第1公園" "中央第3公園" 24 25 26 27 "中央第1公園" "海老園第1公園" "楽々園第2公園" "桜尾3丁目公園" 28 29 30 31 "住吉大神宮公園" "公民館前公園" "深江児童公園" "対厳山集会所" 32 33 34 35 "ふじタウン第1公園" "ふじタウン公園" "ふじタウン第3公園" "柿ノ浦4号公園" 36 37 38 39 "柿ノ浦第3公園" "宮島口浦公園" "阿品台第3公園" "地御前ハイツ第1公園" 40 41 42 43 "野坂公園" "橋本集会所" "上平良公園" "陽光台第6公園" 44 44 45 46 "宮園中央公園" "宮園中央公園" "宮園第3公園" "楠公園" 47 48 49 5 "四季ヶ丘公園" "宮内天王社" "佐原田公園" "畑口公園" 50 52 53 54 "串戸第2公園" "田屋公園" "阿品台第2公園" "阿品台第1公園" 55 56 57 58 "阿品台第7公園" "阿品台第6公園" "阿品ハイツ第1公園" "阿品2丁目公園" 59 6 60 61 "鰆浜公園" "ひかり公園" "可愛川公園" "可愛公園" 62 63 64 65 "郡塚公園" "郡塚第2公園" "郡塚第3公園" "陽光台第1公園" 66 67 68 69 "陽光台第3公園" "陽光台第4公園" "宮園第1公園" "峰高台第2公園" 7 70 71 72 "桂公園" "御手洗川公園" "扇園第2公園" "榎之窪公園" 73 75 76 77 "扇園第1公園" "後山公園" "丸子山公園" "堀公園" 78 80 81 82 "余田第2公園" "六本松公園" "玉ノ井第3公園" "玉ノ井第1公園" 83 84 85 86 "玉ノ井第2公園" "鑓出第3公園" "鑓出第2公園" "鑓出第1公園" 87 9 "速谷神社" "佐方川公園"
陽光台第6公園
は公園番号 43
であるのに 44
となっている
……
はい,
これは例によって
ゑくせる手作業
による入力・編集 (こぴぺ) の問題ですね.
convert
& montage
したもの.
$HOME/.config/google-chrome/PepperFlash
の名前を変えるか削除すればよいとのこと.
実際にためしたらうまくいった.
> d[d$公園No. == 44 & d$公園名 == "陽光台第6公園", 1:8] 公園No. 公園名 chip 公園面積 調査年度 調査月日 見つけ回数 count.01 4476 44 陽光台第6公園 Ito2 1170 2011 9月26日 4 0まちがいは一行だけだったのか …… ということで, データ自動変換用の R スクリプトに下記の一行を追加しておく. こういう場合はデータをいじらずに, データ読み込みプログラムで修正するのが鉄則だ.
d[d$公園No. == 44 & d$公園名 == "陽光台第6公園", "公園No."] <- 43
> sort(tapply(ds$n, ds$spc, sum, na.rm = TRUE))
8 22 25 30 39 10 12 18 38 5 37 4 27 19 26 2 6 14 23 35 1 1 1 1 1 2 2 3 3 6 6 8 9 10 12 13 15 28 75 81 21 28 15 36 31 32 40 13 9 16 33 34 3 7 20 24 17 29 11 1 92 101 113 115 261 270 288 300 311 313 443 543 574 605 958 1006 1724 1832 1946 2174そして, 「いくつの公園に出現したか?」 という集計.
> s <- (ds$n > 0) & (!is.na(ds$n)); sort(tapply(ds[s, "park"], ds[s, "spc"], function(v) length(unique(v))))
8 22 25 30 39 10 12 18 27 35 38 5 37 19 4 6 2 26 14 28 21 23 36 16 34 15 13 40 31 9 20 1 3 1 1 1 1 1 2 2 2 3 3 3 4 4 6 7 10 11 11 15 21 26 30 30 31 33 37 38 41 44 46 50 52 52 24 29 11 33 7 32 17 56 57 58 59 62 62 75
I(min, max)
を使ってみるか
……
というあたりで時間ぎれ.
glm()
で使う offset 項を log(t)
としよう.
family = poisson(link = "log")
の場合,
これは t
に比例して平均が増大する
……
といった解釈しやすいモデルとなる.
family = binomial(link = "cloglog")
つまり complementary log-log リンク関数を使えば,
これまた解釈しやすいモデルになる.
family = binomial(link = "logit")
とした場合にはどうなるか?
……
log(p / (1 - p)) = (線形予測子)
となると考えると,
これはたとえば p = A t / (1 - A t)
といった式になる!! (A は exp(線形予測子))
……
といったことに初めて気づいた.
dnorm(m, tau)I(-3,0)
といった切断正規分布モデルにすると,
今までうまくいかなかった計算がうまくいった
……!!
export LC_ALL=ja_JP.UTF-8 LC=ja_JP.UTF-8 LANG=ja_JP.UTF-8
としておけば OK.
alpha
)
はあいかわらずのようで.
> v.antname[as.numeric(levels(dss$spc)[1:10])] [1] "アルゼンチンアリ" "クロヤマアリ" "トビイロシワアリ" "サクラアリ" [5] "アミメアリ" "ハリブトシリアゲアリ" "ウメマツオオアリ" "ルリアリ" [9] "オオズアリ" "ハリナガムネボソアリ"アミメアリ …… ああ, あの (永住的な) 巣を作らずに集団移動している連中か. いかにもあやしそうだな. くわしいことは伊藤さんにお尋ねしてみますか. ちょっと検索 してみると, アルゼンチンアリ vs アミメアリとか, アミメアリの凶暴さとか, いろいろでてくるな ……
... とりあえず,現時点で得られている推定結果ですが…… やはりといいますか,アルゼンチンアリの「他種をおさえる」効果はかなり明瞭み たいです (他の 4 種と比較して).ただし,なぜかしらサクラアリはアルゼンチンアリ によって個体群密度が下がるといった効果がないようです.アルゼンチンアリとサク ラアリがちゃんと同じ公園にいるかどうかは,まだチェックしていませんが,何か サクラアリに特徴的なことがあるのでしょうか. クロヤマトアリとサクラアリは他種にあまり影響を与えないようです. トビイロシワアリはアルゼンチンアリを減らすようです (ホントか?). まったくナゾで私には理解できないのがアミメアリで (統計モデルが不適切なだけ なのかもしれませんが),低密度 (見つけ数が多くない状態) でも他種に大きな効果 があり,アルゼンチンアリを増やす (!?) とかクロヤマアリ・トビイロシワアリを減 らすといった推定結果が得られております. ...
inprod(,)
を使うと計算が遅くなるかどうかの検証をやってみることに.
inprod(,)
を使うと計算がおそくなる
inprod(,)
を使うと sampling にしくじって trap 窓が出る
mz[park, year, ant] <- ( z[park, year - 1, ant] + log.r[ant] + r.year[year] - alpha[ant, 1] * expz[park, year - 1, 1] - alpha[ant, 2] * expz[park, year - 1, 2] - alpha[ant, 3] * expz[park, year - 1, 3] - alpha[ant, 4] * expz[park, year - 1, 4] - alpha[ant, 5] * expz[park, year - 1, 5] - alpha[ant, 6] * expz[park, year - 1, 6] - alpha[ant, 7] * expz[park, year - 1, 7] )種数を 7 に増やしている理由のひとつは, 5 種のときに何かおかしなことが生じていなかったかを点検するため. しかしこれでも
alpha[,]
の個数は 25 個から 49 個に増えてしまった.
計算に時間かかりそう.
glm()
で考えようとすると,
けっこうめんどくさいとわかった
……
hl4570cdwcupswrapper-1.1.1-5.i386.deb
と
hl4570cdwlpr-1.1.1-5.i386.deb
をダウンロードして dpkg -i
……
しかしうまくいかない.
lpd://(なんだか暗号みたいなもの)/BINARY_P1
と設定してくれたのだが,
これが機能してなさそう.
/etc/cups/printers.conf
内に
<Printer HL-4570CDW_A810>
というセクションがあり,
その中に URI の設定があったので,
プリンターの IP アドレスにおきかえて
DeviceURI lpd://192.168.1.57/BINARY_P1
などとしてみると,
これで無事に印刷出力できるようになった.