ぎょーむ日誌 2014-05-30

2014 年 05 月 30 日 (金)

• 0600 起床． 朝飯・とらめし・弁当の準備． ささっと朝飯． とら坊がおきてきたので， とらめし． コーヒー． 0810 自宅発． 0820 保育所着． 0850 研究室着．
• Twitter にかまけてしまった ……
• • RT @ibaibabaibai: その昔、某Ｔ辺先生に「ベイズってのは統計理論いらんという意味だったんですね」といったら、「そうですよ」といわれて、ちょっと合格、みたいな感じであった。   10:50:08
  • RT @ibaibabaibai: みどり本の大読書会の記録出てる。なんとなくだが、書いてる人の意図とはスケール感が微妙にずれてるような。。　ポアソン分布とかを教えたい訳じゃなくて、統計モデリングという「データ解析観」がいいたいんだよね。   10:50:29
  • RT @ibaibabaibai: しかし久保本の例題みたいなのは「試行回数決まってない２項分布としてのポアソン分布」としかいいようがないような気がするが、どう理解するのが一番いいんだろう。   10:52:56
  • forest-environment.cocolog-nifty.com/forest/2014/05… このにしなさんの意見に近いかも．データをコピーして事後分布の「はば」を狭くする data cloning，これまた生態学で発明された無意味な方法のひとつでは? ……5年前の KuboLog hosho.ees.hokudai.ac.jp/~kubo/log/2009…   11:06:16
  • 表計算をマジなことに使わないほうがいいよ（マジで） cpplover.blogspot.jp/2014/05/blog-p… 「だいたい、表計算というものは手早いやっつけ仕事には向いているものの、真面目で重要な作業には向いていないのだ」「そりゃ，解析に悪意があったわけではなかろう。だが、正しいとも限らん」   11:23:50
  • @TJO_datasci それはたぶんマジではない仕事なのでしょう (棒   11:30:20
  • RT @nejiko: だってさー、一人産んでる間に昇格が人より二年遅れたんだよ！！！   11:34:50
  • 生態学という分野で「発明」されてしまったヘンな統計学的手法の例ってほかにあるのかということなんだけど……やっぱりカエル本の Akaike weight かな? hosho.ees.hokudai.ac.jp/~kubo/log/2008… これは最近ではさすがに見かけなくなってきたような……カエル本の影響力低下?   12:31:24
  • しかし，先月あたりの Ecology (ESA の journal) の P-value あれこれ小特集ながめていると，Burnham せんせい，まだまだごけんざいのようで……   12:35:29
  • RT @TJO_datasci: @KuboBook 余談ですが、ヒト脳機能画像の世界で「発明」されたものとして"GLM"というのがありますね。GLMって言ってるんですけど、どの解説を見てもOLSで推定してるし、それただのlinear modelやろと。   12:35:41
  • @TJO_datasci もしかしたら，ですが…… generalized linear model は一般化線形モデルですが，general linear model という正規分布＆平均=線形予測子のモデルは一般線形モデル GLM とよばれているようで……これのことなのかも?   12:42:09
  • 蛇足な憶測: generalized ならぬ general な LMって何が「一般」なのか? 説明変数が連続値でもカテゴリー変数でもOK，直線回帰も分散分析の背後にある統計モデルは共通なので同じインターフェイスであつかえますよ…という売り文句としての general かな?   12:51:48
  • RT @ibaibabaibai: これは久保本も大い問題ありだけど、「モデル」「あてはめの原理」「あてはめを実装する計算法」を混同するのはいい加減にやめたほうが。ＧＬＭはモデル、ベイズや最尤法はあてはめの原理、ＭＣＭＣは計算法。   12:51:56
  • RT @ibaibabaibai: あてはめの原理の中でもベイズと最尤法ではレベルが違うけど、その辺はおくとして、せめていまの３つは区別しよう。そうでないと「計算が正確になったらモデルの欠点が出てきて予測力が落ちた」なんていうのは理解不能になってしまう。   12:52:02
  • RT @ibaibabaibai: Akaike weight を発明してたぶん一番こだわっていたのは生態学者じゃなくて赤池先生ですって。お弟子さんのＳ先生からも苦労話を聞いたことあるし。そしてAkaike weightから赤池ベイズになった訳で。   12:54:41
  • RT @ibaibabaibai: 潜在変数の数が１００個を超えると密行列を前提にしたラプラス近似は（Ｎの３乗とかだから）だんだん苦しくなると思うけど、過半数の人のやってる問題はＭＣＭＣいらんのじゃないかと思う。長い時系列に階層構造いれるとかは別だけど。   12:58:10
  • RT @ibaibabaibai: 久保本に言ってることは、端的にいえば、初心者に最小二乗法とかランダム効果モデルとか教える必要なし、最初から最尤法、階層ベイズモデルでいいじゃない、ということだと思うよ。概念がウリというのはそういうこと。ただ計算法は別で、なんでもＭＣＭＣでやる人がいたらそれはアホ。   12:58:14
  • GLM の推定で得られた係数の推定値に weight をかけて平均したり「このパラメーターの重要性」とやらを評価する Burnham&Anderson (2004) カエル本方式の Akaike weight は意味不明でしょぼいかんじ……がにじみでているような．   13:02:01
  • Laplace 近似による最適化ですが……単なる実装依存のしょぼいハナシですが，R の GLMM推定 package だと二重積分ぐらいで計算がアヤしくなる場合が多かったので，ならば MCMC のほうがマシだろう，と．Laplace 近似をきちんとやるのは結構むずかしいのかも??   13:11:15
  • @ibaibabaibai はい，そうです．   13:18:51
  • @ibaibabaibai あ，その本は持っていない……北大図書館蔵書検索でみつかったので，ちょっとながめてみます．   13:19:19
  • RT @ibaibabaibai: Ishiguro sakamoto 2im www.ism.ac.jp/editsec/aism/p…   13:57:54
  • RT @ibaibabaibai: Ishiguro. Sakamoto 1dim www.ism.ac.jp/editsec/aism/p…   13:57:58
  • どうでもよい R 実装ざつだん: glm() の推定計算は Newton 法じゃなくて Nelder-Mead en.wikipedia.org/wiki/Nelder%E2… ……と書きかけて，そうでないことに気づいて驚愕! 「統計モデリング入門」に数値計算についての何も書かなくてよかった……   14:56:11
  • ほぼ全て利用者にはどうでもよい R 実装雑談ちゃぶ台がえし篇のつづき: 現在の glm() の推定方法は iteratively reweighted least squares (IWLS) en.wikipedia.org/wiki/Iterative… えー，こんな方法で汎用性があるんだ!   14:59:21
  • R 実装雑談望郷篇: いつのまにかわってしまったんだろう? glm() の method 引数といえば simulated annealing とか選べる雑多なものだったのだが……あのごちゃごちゃぶりにキレてしまった R-dev core member があらわれたのかも……   15:06:03
  • @hoxo_m いつもポアソン GLMM でどうぞ!   15:08:35
  • Iteratively reweighted least squares en.wikipedia.org/wiki/Iterative… の略は IRLS なんだろうけど R の ?glm.fit ではなぜか IWLS と略されているので，それにつられて自分もそう書いてしまいましたということで……   15:11:09
  • IRLS (IWLS) en.wikipedia.org/wiki/Iterative… はわりと新しい方法のようで R はすばやくそれを取り込んだ? 利点はたぶん Nelder-Mead より速いとか (計算量と効率)，失敗する確率の低さとか…なのかな? 検索したけどそのあたりの経緯よくわからん…   15:25:10
  • @hoxo_m これは乱暴すぎるはやし声で，応答変数のばらつきをよく見て，zero-inflated + 負の二項分布とか，いろいろと統計モデリングの工夫が必要ですよね．   15:29:28
  • RT @triadsou: [R][GLM]glm2 package / glm 関数中で IRLS 法を使った場合に起こる収束に関する問題を回避できる / “RJournal_2011-2_Marschner.pdf” htn.to/PgNyi6   15:33:42
  • IRLS (IWLS)，収束に問題あるぢゃん……RT した The R Journal の論文によれば library(glm2) なる pacakge 使えば，それが解決する場合もあるそうです．   15:52:18
  • RT @TJO_datasci: @KuboBook Dobsonの『一般化線形モデル入門』でもIRLSが代表例として紹介されているので、そんなもんなんじゃないでしょうか。   16:20:45
  • @KuboBook ぜんぜん新しくなくて，1976 年あたりに発明されたもの……とあとになってわかりました．   16:35:42
  • @TJO_datasci 情報ありがとうございます．手元の Dobson (2008) An Introduction to GLM (3rd ed.) 調べてみたら p.66 に iteratively weighted least squares (IWRS) とありました．   16:41:17
  • R の ?glm で iteratively reweighted least squares を IRLS ではなく IWLS と書いてる理由は Dobson 本かな??   16:42:49
• [今日の運動]
  • とらちゃんえくささいず．
• [今日の食卓]
  • 朝 (0630): にぎり飯 (小)．
  • 昼 (1200): うーむ， 記録・記憶なし ……
  • 晩 (1900): うーむ， 記録・記憶なし ……