- 「長期変化傾向の解説」www.data.jma.go.jp/cpdinfo/temp/t… 「直線」の推定→残差の移動平均→直線+移動平均と観測値の差を各年独立の変動としている？私がまちがってるかもしれないけど．これを状態空間モデルでやると何か変わるか？「傾き」の推定誤差ぐらいは変わるかも．はてさて… 00:00:08
- RT @Kyukimasa : たたんでポケットに入れることができてWi-FIでスマホにも繋がる24インチディスプレイ「SPUD」 www.arovia.io 要するにモバイルプロジェクターと背面照射なスクリーン。 …案外使えるかも pic.twitter.com/WQc0fbvvWC 00:01:15
- RT @ibaibabaibai : 氷１６だか氷１７まであるのか．だいぶん増えてる．新元素なんかより面白いのに．www1.lsbu.ac.uk/water/ice_phas… 08:40:51
- 生態学会・仙台大会せとぎわ計算ぐだぐだ…なので札幌市の子育てサポートwww.city.sapporo.jp/kodomo/kosodat… をお願いして…とら坊せんせい，サポートさんと楽しく遊んでるみたい．私は別室でせとぎわぐだぐだ… pic.twitter.com/zKwwEepkX3 09:43:41
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- で，ていねいなる「長期変化傾向（トレンド）の解説」www.data.jma.go.jp/cpdinfo/temp/t… …と同じデータ＋状態空間モデル→予想していたとおり「100年上昇気温」推定の区間（事後分布の「幅」)かなり拡大，その中央値もずれてる？ pic.twitter.com/SNg5Qs9rx7 09:54:27
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- まあ，もうちょっとよく調べてみよう… 09:54:55
- 私の上記の説明はかなり意味不明ぎみですが…気象庁の「長期変化傾向（トレンド）の解説」では「最初に直線回帰して 100 年で 0.71 ℃上昇」という推定をしている…というのが私の読解です．で，そのあと移動平均とったり，「年ごとの偏差」を計算しているんでは，と． 09:59:09
- 気象庁サイト www.data.jma.go.jp/cpdinfo/temp/a… のデータを使って図を作ったわけですが…「100 年気温上昇のパラメーターの中央値は0.85℃ですが，いわゆる『ゆーい』な上昇とは言えません」…とか言ってみても，この図をみたら誰もが「は?」とか言いそうな気が…さて… 10:14:44
- 「100年気温上昇のパラメーターδ_100 の中央値は0.85℃ですが，いわゆる『ゆーい』な上昇とは言えません」…これが「うけいれがたい」なら，べいぢあんふうに δ_100 > 0 の確率は93%，δ_100 > 0.7 の確率は 63% です…とか言えば「そうか」となるのかな? 10:24:32
- @pico0v0pico 気象庁のサイト www.data.jma.go.jp/cpdinfo/temp/i… にくわしく書かれていますが，世界各地の定点加速点があって「陸域における地表付近の気温と海面水温の平均」（たぶん通年の平均値）が計算されているんだと思います． 10:31:19
- 統計モデルの「データ」として合成された観測値・変換された観測値はイヤだなあ…と言いつつ，世界各地の観測点まぜた平均値のモデリングやってますなあ…言ってることとやってることが一致してない．あんがい，「観測点の差」を考慮したモデルを作ることができれば，また何か別の結果が得られるかも… 10:41:03
- . @TJO_datasci はい，ふつーに階層ベイズモデルやればよさそうですね．しかし「観測点の差」うんぬんは，また「いつの日か」というか…生態学会での簡単説明では「架空データ」じみた合成「全世界平均気温」を使う予定です．「時系列データは状態空間モデルで」というハナシをするので… 10:53:09
- 一階の時系列モデルではないとしたら？…と二階にして 2 * x[t] - x[t-1] だとけっこう結果が変わったので，自由に選ばせたら 0.9 * x[t] + 0.09 x[t-1] となった…よくわからんけど一階な定常過程? pic.twitter.com/iXRlhFMUlD 11:36:54
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- x[t+1] の平均が 0.9 * x[t] + 0.09 x[t-1] であるランダムウォームはこんなかんじ．次に示すふつーのランダムウォークより「おとなしい」かんじ? pic.twitter.com/fzqYOzOxPp 12:04:18
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- ふつーのランダムウォーク，つまり x[t+1] の平均が x[t] であるやつは否定条で，120 step での「可動範囲」が広い．さっきの定常なランダムウォークと比べると． pic.twitter.com/2q9st4jaf6 12:06:31
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- まとはずれな考察かもしれないが，観測された100年間の「温度上昇」がたかだか1℃ぐらいなので，「全世界の平均気温 120 年ぶん」にもとづいて，この時系列が定常なのかそうでないのか判別できない…という考えかたはまちがっているのかな． 12:12:16
- 正午までぼーいせんせいはサポートさんと遊んでもらっていた．最後の30分間は空腹ぎみだったのか集中力きれぎみ？ごはんはかなりいきおいよく食べてた．そして昼ねかしつけ…13:30ごろ寝た．15時ぐらいまでOKかな？あ，洗濯やらんといかんな… 13:45:17
- 時間的自己相関係数 acf，じつは役たたず？各時刻独立なノイズのないランダムウォーク…といった理想的な場合においても，図の左が非定常で右が定常…みたいな典型的な例はまれで，たいていは区別がつかなかんじ… pic.twitter.com/7a9TPUpXkD 13:55:48
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- まあ，こういう体験談がでてくる原因としては，この手動反復な乱歩発生実験の時刻の点が 100 個だから…なんですかね？もしそうなら，しかし過去100年間の気温上昇ってハナシもそれぐらいしかデータがないわけでして…生態学の時系列データとかもっと短いのがふつー（そうでないのもあるけど） 13:59:08
- 「1891年以降の世界の平均気温」などという時代変遷する世界各地の多様な観測値をいろいろまぜあわせた，少し空想的な雰囲気のにじむ「データ」なんぞを調べてると…もー何がなんだか．気象庁の「お役所的ではない」姿勢に敬意を評して，気象庁方式の「別解」を探しまわりさまよっております… 14:08:44
- @zeroDivMonk たしかに，どうしても区別したければそうすればよさそうですね．ありがとうございます．しかし，この例題のような規模が大きくないかつ雑音が小さくない問題の場合，定常・非定常の区別はあまり重要ではないのかも…という気もしてきました… 14:37:58
- 逆に考えて，いま調べている例題のような「規模が大きくない」「"雑音"が小さくない」問題の場合，時系列の定常・非定常の区別はあまり重要ではないのかも…という気もしてきた…どうせ長期予測とかできないし，定常過程だけ過程してるモデルと非定常もアリとするモデルの比較でいいんじゃないかな… 14:40:56
- @zeroDivMonk はい，同じ時系列データといっても音響のデータと，生態学とかであつかうような時系列データは，量も質もまったく別もののようなかんじがしますね… 14:46:58
- 水谷さんの「カッパにとって快適な環境」を特定するためのデータ解析（ QGIS と R の連携わざ），たいへんすばらしい! カッパ（妖怪）の生息適地マップ作成入門 #foss4gj #kappa www.slideshare.net/takayukimizuta… 14:59:59
- "なぜソフトウェア論文を書くのは難しい(と感じる)のか" www.jstage.jst.go.jp/article/jssst/… 図がいいですね… pic.twitter.com/BJmfLf5lR2 15:12:07
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- "業務効率化のための GDAL活用 ∼早く帰宅するために∼" "GDAL とは GIS データ変換のためのライブラリ＆コマンド" twitter.com/MayumiPod/stat… 15:26:40
- せとぎわぎょーむの終わりが見えないのだが…うんどう不足なぼーいせんせいをに歩いてもらうべく札幌駅内うろうろ…北海道新幹線からみのプラレール展示… pic.twitter.com/s4dJCpRhs3 16:25:02
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- RT @Anthunter1212 : アカシアを住処にするシリアゲアリで熾烈なテリトリー防衛戦終結後，コロニー内の働きアリ血縁度を調べたら敵同士が一つになっていたという論文．働きアリ数が激減してしまうと，住処の被食防衛も出来なくなるので，昨日の敵が今日の友になるらしい． beheco.oxfordjournals.org/content/early/… 18:17:30
- 15 時すぎに昼寝終了のぼーいせんせい，もうれつなる「親ふりまわしぱわー」を発揮，それ以降はまったく生態学会仙台大会せとぎわぎょーむの進捗ゼロ…とりあえず大学からきた意味不明な雑用メイルと生態学会雑用はひとつずつ片づけた…「トーマス」「サンダーバード」の視聴・解説を強要されつつ… 20:17:55
- 夕方の歩け歩け作戦が奏功したのか，ぼーい先生，いつもよりは多少早めに寝てくれた…さーて，これで時系列データ解析せとぎわぎょーむを…と思ったのだけど，すでに自分の「らいふ」もつきてしまったことに，いま気づきました．あいうちか… 21:37:45
- RT @ibaibabaibai : Stanで最適化をする方法を調べてたら「できました．ありがとう．でもエラーバーが出ないんだけど？」というのがあって脱力した．サンプリングしないと出ませんがな．まあ，MAP解のまわりで２次近似してガウス近似，というサービスを期待した，といえないこともないか． 22:57:04