ぎょーむ日誌 2015-01-(01-10)
2015 年 01 月 01 日 (木)
-
「おきるー!」のとら坊は内地だけど,
ともあれ習慣になってしまったので 0600 起床.
朝飯.
コーヒー.
-
午前は Lord of the Rings の 1.
-
晴.
雪の上をてけてけ歩いて,
研究室に移動.
昼飯.
-
しかし,
しごと,
すすまん
……
-
帰宅.
夜は Lord of the Rings の 2.
-
[今日の運動]
-
[今日の食卓]
- 朝 (0630):
シリアル.
- 昼 (1200):
麻婆豆腐丼.
- 晩 (1900):
パスタ.
2015 年 01 月 02 日 (金)
-
0600 起床.
朝飯の準備.
朝飯.
コーヒー.
-
午前は Lord of the Rings の 3.
-
あとはひたすら査読ほうこくかき
……
-
夜は Hobbit の 1.
-
[今日の運動]
-
[今日の食卓]
- 朝 (0630):
シリアル.
- 昼 (1200):
パスタ.
キャベツ・豚肉の炒めもの.
- 晩 (1900):
パスタ.
キャベツ・豚肉の炒めもの.
2015 年 01 月 03 日 (土)
-
0630 起床.
朝飯の準備.
朝飯.
コーヒー.
-
午前は Hobbit の 2
……
と言いたいところだが,
まだネット上のレンタルに出てないので,
「ま,これは見なくていいか」
というかんじ.
-
露天駐車場で車の除雪作業.
積雪量はぜんぜん多くないんだけど,
ここ数日の冷え込みで雪が固くはりついている
……
-
0950 から札幌駅ビルの映画館で Hobbit の 3.
-
1230 研究室で昼飯.
-
午後はポアソン分布な問題の落とし穴にオチました
……
-
[今日の運動]
-
[今日の食卓]
- 朝 (0700):
角食.
キャベツ・豚肉の炒めもの.
- 昼 (1300):
研究室.
麻婆豆腐丼.
- 晩 (2130):
パスタ.
キャベツ.
2015 年 01 月 04 日 (日)
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0600 起床.
朝飯・弁当の準備.
朝飯.
コーヒー.
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とら帰宅に備えて,
料理と掃除.
-
無事に帰ってきたので昼飯
……
よくしゃべるなあ.
上野動物園,
とても楽しかったようで.
-
昼寝のねかしつけ.
-
その後も,
とらにぶんぶんふりまわされて
……
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[今日の運動]
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[今日の食卓]
- 朝 (0630):
角食.
- 昼 (1200):
米 0.7 合.
豆腐の味噌汁.
キャベツ・ネギのサラダ.
ミニトマト.
(一品おもいだせん)
- 晩 (1900):
米 0.7 合.
豆腐の味噌汁.
肉じゃが.
キャベツ・ネギのサラダ.
ミニトマト.
2015 年 01 月 05 日 (月)
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0600 起床.
朝飯・弁当の準備.
朝飯.
コーヒー.
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0800 自宅発.
晴.
0810 保育所着.
0850 研究室着.
-
けっきょく,
年末・年始ではかたづかなかったぎょーむあれこれ
…
-
昼飯.
-
気温の時系列モデル,
けっきょく,
いつもの状態空間モデル的なやつにすると,
「それっぽい結果」が得られた.
発注者の雨谷君とあれこれ相談.
-
1820 研究室発.
1850 帰宅.
晩飯.
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[今日の運動]
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[今日の食卓]
- 朝 (0630):
米 0.5 合.
豆腐の味噌汁.
キャベツ・ネギのサラダ.
肉じゃが.
- 昼 (1200):
研究室.
米 0.7 合.
肉じゃが.
ゴボウ.
ブロッコリー.
ミニトマト.
- 晩 (1900):
米 0.7 合.
豆腐の味噌汁.
コマツナ・豚肉の炒めもの.
キャベツ・ネギのサラダ.
ミニトマト.
2015 年 01 月 06 日 (火)
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0600 起床.
朝飯・弁当の準備.
朝飯.
コーヒー.
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0755 自宅発.
晴.
0800 保育所着.
0850 研究室着.
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とりあえず,
朝からばてばてなかんじで
……
-
1.5ヶ月ぶりに散髪.
昼飯.
-
散髪の最中に検討していた,
複数時系列の統計モデリング検討あれこれ.
-
こんさるメイルの検討.
-
研究室ネット雑用.
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1800 研究室発.
買いもの.
保育所でとら回収.
1830 帰宅.
晩飯.
-
こんさるメイルかき.
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[今日の運動]
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[今日の食卓]
- 朝 (0630):
米 0.5 合.
キャベツ・油揚げの味噌汁.
ゴボウ.
鶏肉.
- 昼 (1200):
研究室.
米 0.7 合.
ゴボウ.
鶏肉.
ブロッコリー.
ミニトマト.
- 晩 (1900):
ラム焼き肉.
2015 年 01 月 07 日 (水)
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0600 起床.
朝飯・弁当の準備.
朝飯.
コーヒー.
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0750 自宅発.
0800 保育所着.
0830 研究室着.
-
今日も現実逃避的な方向で
……
- 最近,複数の時系列を同時にあつかう解析で苦闘しているのだが…ベイズな作法の良さのひとつは「関連するあれこれ」全部を内包したモデル作りが可能なところ…しかし,もし「うまい分割」が許容される場合,分けて推定したほうが,モデリング試行錯誤すごくラク&結果ほぼ同じ,とならないかなと妄想中
12:46:57
- 時系列データじゃないけど
twitter.com/berobero11/sta…
の beroberoさん・baibaiさんの「逆流」問題議論,傾向スコアの事後分布推定と同時に重み付き回帰の問題を BUGS の cut() で解決しようとする試みなのだが…「うまい分割」で対処できないか?
13:21:57
- cut() についての
@berobero11
さんのすばらしい解説 heartruptcy.blog.fc2.com/blog-entry-159…
みながら考えたんだけど,私が妄想してた 1. 変数zの事後分布を推定 2. それをzの事前分布として回帰 とゆー「分割」ではダメそうだ.2.で事前分布とかダメだ.
13:34:40
- すでに
@berobero11
さんが heartruptcy.blog.fc2.com/blog-entry-159…
の中で「分割」についても検討しておられるな…たしかに z をどうしたらいいのやら…うーむ,z で積分して尤度を求めてもしんどいだけ,という気分だし…
14:01:00
-
- z の事後分布を「データ」として使う,という彌縫というか次善な策のような気がするんだけど平均値や中央値だけではサビしいので,なんとかバラつきの情報もいれて,z の事後分布の「アヤしさ」を反映してみたい…といったことを考えているうちに,またキモチ悪い奇策を思いついたのだが…
14:20:13
- for (j in 1:N.z) { for (i in 1:N.y) { Y[i, j] ~ 確率(関数(z[j])) } } Y[i,*] は全部同じデータ,z[*] は事後分布のサンプル値,関数は a + b * z[j] とか…「分割」策ならこれしかない?
14:30:21
- データ Y[i,*] が同じ値のコピーになっているところが,(生態学独自の?) 変てこ計算 data cloning hosho.ees.hokudai.ac.jp/~kubo/log/2009…
を連想させるものではあるが… z[j] が全部異なるところが違う.全サンプルでなく事後分布の等分割な分位値でもよい?
14:39:40
- JAGS の Plummer さんによると
martynplummer.wordpress.com/2014/01/05/mcm…
cut 関数を正しく実装するのは難しい,OpenBUGS のそれは正しくない,とのことです.
15:00:40
- JAGS の Plummer さんがMCMSki2014
www.pages.drexel.edu/~mwl25/mcmski/
で発表した "MCMC for Cut Models or Chasing a Moving target with MCMC"
www.pages.drexel.edu/~mwl25/mcmski/…
15:06:13
- つまり JAGS ではとうぶん cut() は実装されないようです.数年がかりになるかも,といったコトバも.
15:08:19
- JAGS で cut を代用する手法についての議論
sourceforge.net/p/mcmc-jags/di…
いろいろ指摘されていますが,JAGS では「事後分布など確率分布からデータを生成させる」ことが可能で data block (Manual 7.0.4 参照) を使うというもの.
15:29:52
- JAGS の data block って何なの? と今まで疑問だったのですが,こんな使い方があったとは…data と model block それぞれで同じ名前のパラメーターを使うときには要注意,とのことのようで.
15:33:11
- WinBUGS や OpenBUGS の cut がうまくいかない場合があるという報告いろいろあるようですが,Plummer さんの問答によると OpenBUGS の実装がおかしいからだ…ということで.WinBUGS のコードが公開されてませんが,おそらく同様なのでしょう.
15:36:59
- 蛇足ながら data block の「ふつー」の使いみちは変数変換とか,そういう用途. z <- sqrt(y) z ~ dnorm(mu, tau) …といったコーディングは JAGS では許されないので,z <- sqrt(y) を data block に入れる,と.
15:40:29
- これは,なぜ graphical model の MCMC sampler に cut 関数を実装するのが難しいか書かれています.図 (スライド p.16) のようなふつーではない詳細釣合から遷移確率を評価するのがしんどいとのこと.
15:59:38
-
- Plummer さんの講演タイトルに含まれる "Chasing a moving target with MCMC" はそのムズかしさを表現しているわけで.
16:01:20
- すみません,自分でも混乱ぎみな部分あるのですが… 1. cut とはモデル内で他の影響を受けずに乱数を発生させること 2. その MCMC 困難 3. しかし JAGS data block 内の乱数発生なら OK …上の理解には何か脱落ありそうなので勉強・実験してみます
16:09:02
- 今日までに提出しなくてはならぬ,〆切しごとを片付けなくては… 統計モデリング妄想の現実逃避にはしってしまった!
16:09:51
-
RT
@datasci_blogs
: 【Qiita icoxfog417】 ニューラルネットワークで時系列データの予測を行う: ニューラルネットワークで時系列データを扱う場合、リカレントニューラルネットワークを使用します。今回は、そのリカレントニューラルネッ...
bit.ly/1xDtAgR
17:54:19
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[今日の運動]
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[今日の食卓]
- 朝 (0630):
米 0.5 合.
キャベツ・豆腐の味噌汁.
鶏肉.
- 昼 (1200):
研究室.
米 0.7 合.
ミニトマト.
ブロッコリー.
鶏肉.
- 晩 (1900):
米 0.7 合.
シジミの味噌汁.
ぬかさんま.
ハクサイ・エノキダケの炒めもの.
2015 年 01 月 08 日 (木)
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0600 起床.
朝飯・弁当の準備.
朝飯.
コーヒー.
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0750 自宅発.
0800 保育所着.
0840 研究室着.
-
うーむ,
いろいろばてているんだが
……
この日は何をやったんだっけ
……?
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[今日の運動]
-
[今日の食卓]
- 朝 (0630):
米 0.5 合.
タマネギ・ニンジンの味噌汁.
納豆.
- 昼 (1200):
研究室.
米 0.7 合.
鶏肉.
ゴボウ.
ブロッコリー.
ミニトマト.
- 晩 (1900):
米 0.7 合.
タマネギ・ニンジンの味噌汁.
鶏肉.
ブロッコリー.
ミニトマト.
2015 年 01 月 09 日 (金)
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0600 起床.
朝飯・弁当の準備.
朝飯.
コーヒー.
-
0750 自宅発.
0800 保育所着.
0840 研究室着.
-
JAGS マニュアル解説に没頭してしまった
……
おかげで「みどりぼん」のまちがいをひとつ思い出せた
……
- 昨日,やや長い会議のあいだぢゅう,M. Plummer さんの書いた JAGS 3.4.0 user manual のあちこちを読んで面白かったので,いくつかメモなど…… マニュアルその他ソースコードなどはこの周辺
sourceforge.net/projects/mcmc-…
で入集可能.
09:15:34
- JAGS Man Introduction: 最初の一行目で OpenBUGS とはまったく違う,と強調.JAGS の三つ目的は Unix 上で走る BUGS エンジン,ユーザーが確率分布・関数・乱数発生器などを独自に拡張できる,ベイズモデリング実験のプラットホームとして使用可
09:20:12
- 初めてJAGSソースコードながめたとき,設計のわかりやすさに驚いた.ユーザーが自分で確率分布・サンプラー・関数・乱数発生モジュール作れそう.たとえばsrc/modlues/bugs/functions/Mean.ccはこんなにすっきり
09:28:42
-
- JAGS Man 2.1.1 Model definition WinBUGSとは異なり Y[i] ~ dnorm(a + b * x[i], tau) といった書き方が可能. Plummer さんによると deterministic node はどうでもいい存在なので…とのこと
09:32:29
- JAGS Man 2.1.3 Node Array dimension 配列の次元の自動推定…これは WinBUGS でもそういう機能ありそうだけど明記されてなかったような.data block で D <- dim(Z) とすると D[1], D[2] に行・列の長さが入る.
09:38:13
- JAGS Man 2.1.3 Node Array dimension さきほど書いた dim な次元取得わざはこんなかんじ.
09:42:07
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- JAGS Man 2.3 Initialization 2.3.2 RNGs 画像にあるような4つの乱数発生器(RNG)がとりあえず準備されてるんだけど,驚くべきことに,指定しなければchainごとに異なるRNGが使われることになる!
09:47:10
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- JAGS Man 2.3 Initialization 2.3.2 RNGs どういうことかというと chain 数が3なら先の画像で列挙されてる4つのRNGの最初の三つがそれぞれにchainにわりあてられて使用される,ということ.もちろん明示的に使用するRNGも指定可能.
09:50:57
- JAGS Man 2.4 Adaptation and burn-in JAGS のサンプリングは adaptive mode で開始される,これはサンプラーがモデルの挙動をみながらサンプリング方法を調節すること.指定しなければburn-inの最初の半分はこれに使われるとのこと.
10:02:32
- JAGS Man 2.4 Adaptation… Adaptation はそこまでの全履歴を参照するからMCMCではない…ので途中やめ.half way through first update とあるので burn-in の半分?
10:09:43
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- JAGS Man 2章の残りは柔軟な monitoring (サンプリング結果の記録) ができるという説明.3章は R を使わない JAGS スクリプトの説明.
10:14:47
- JAGS Man 4 章はモジュール おもしろそうなのは… 4.3 正規混合分布 4.5 行列指数関数・多状態遷移行列? 4.6 glm モジュール…説明変数の中央化を回避
10:27:09
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- JAGS Man 5.1 Base functions 単項・二項演算子の説明だが…論理演算子とか何と組み合わせて使うのかな? ユーザー独自の二項演算子は %なんちゃら% というカタチで定義できる.
10:33:21
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- JAGS Man 5.2 Functions in the bugs module いろいろおもしろいのだが…じつはRと同様に dnorm に対して pnorm, qnorm といった具合に「下の確率」値と分位値の関数もあったのか!
10:39:26
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- JAGS Man Chapter 6 Distributions 使える確率分布あれこれだが,他の BUGS なソフトウェアと同じようにいろいろ準備されている.たとえば,一変数な確率分布あれこれ.
10:42:47
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- JAGS Man Chapter 7 JAGS と OpenBUGS の違い いろいろあるけど… 7.0.4 Data transformations 先日もあげたdata block,変数変換が主な用途かもしれないが…
11:19:32
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- JAGS Man 7.0.4 Data transformations 私がまだその機能をきちんと理解していない,data block 内での乱数発生も可能.これについてはいろいろ試行錯誤して挙動を理解したい.
11:20:45
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- JAGS Man 7.0.5 Directed cycles JAGS では有向サイクルは許容されない,つまり自己回帰なモデルが使えない.Plummer さんいわく,将来は利用可能にしたいとのこと.自作関数で CAR とかできないかな? サンプリングしてくれない?
11:23:33
- JAGS マニュアル
sourceforge.net/projects/mcmc-…
だいぢぇすと,とりあえずここらで終了します.まとめてながめてみたいかたは twilog をどうぞ.
twilog.org/KuboBook/date-…
11:26:31
- .
@ibaibabaibai
そうですね状態空間モデルはサイクルないし,一次元 CAR も同様に…といった話は以前に教えていただきました.ゲルファンド本
www.crcpress.com/product/isbn/9…
(あ,新版!) 掲載の Brook's Lemma まわりはまだ不勉強で…
12:44:24
- ちょっと補足ですが,このあたり JAGS manual はごく簡単で,WinBUGS とかに組みこまれている GeoBUGS では autoregressive prior を簡単に定義できるけど,現在の JAGS ではそれはまだ実装してない,といった記述があるだけです.
12:48:29
- いやはや baibai さんからご指摘いただいて,ようやくのことで思い出したのだが…
#みどりぼん
第 11 章 p.247 の数式の修正…3 年間も忘れていました! 1/(2s^2) の前に「マイナス」がつきます…あー…
12:58:08
-
-
昼飯.
-
その後,
3 時間にわたってスシづめの会場で「説明」
を拝聴する苦行.
-
いろいろと遅れている仕事をすすめる
……
ばてばて
……
-
[今日の運動]
-
[今日の食卓]
- 朝 (0630):
米 0.5 合.
タマネギ・ニンジンの味噌汁.
納豆.
- 昼 (1200):
研究室.
米 0.7 合.
鶏肉.
ゴボウ.
ブロッコリー.
ミニトマト.
- 晩 (1900):
米 0.7 合.
タマネギ・ニンジンの味噌汁.
鶏肉.
ブロッコリー.
ミニトマト.
2015 年 01 月 10 日 (土)
-
真夜中すぎ,
とら泣き
……
あらら,
紙パンツがずれておしっこが
……
とらとしてもショックなようで,
大声で泣いてるので,
着替えたあとおんぶうろうろ.
しばらくしたら眠りの国に帰っていった
……
-
0700 起床
……
ちょっとねぼう.
朝飯の準備.
朝飯.
コーヒー.
-
0850 自宅発.
ひさしぶりに,
とらとてけてけ歩いて保育所へ.
雪の上でもがんばって歩いてるな.
0910 保育所着.
0940 研究室着.
-
いろいろとどこおっている,
ぎょーむあれこれを消化する作業
……
-
昼飯.
-
いろいろとどこおっている,
ぎょーむあれこれを消化する作業
……
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[今日の運動]
-
[今日の食卓]