- ggplot2 図をひとつのページにまとめる方法．標準的には ggarange かな？library(cowplot) とかも．最終兵器は当然のことながら library(grid) twitter.com/yun2yan/status… 11:22:19
- RT @triadsou : これ、lme4 の引用数による上昇っぽい。 www.jstatsoft.org/article/view/v… 12:51:08
- 北大ヒグマ研究グループ（クマ研，学生サークル）から「ひぐま通信」をいただきました！データ解析のやりかたについて，ちょっと相談しただけなのですが…ありがたいことです． pic.twitter.com/ItwfxK0qEW 13:36:06
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- RT @berobero11 : 多重検定の補正もあとからボンフェローニがいいかな？テューキーがいいかな？とかやってたらα(第一種の過誤)が漏れるから注意。はじめにそこまで含めて決めておかないと。 14:30:48
- けっこうめんどうな（実験計画で得られたデータの）階層ベイズあてはめ下うけぎょーむ…まだ論文化されてないので，新しい R ＆ JAGS を使い，前回より長い計算時間を費やして事後サンプルサイズを増やしたら…ちょっと異なる結果に．事後分布 95%区間が -0.01〜2.23 とか… 14:55:33
- 実験をやったヒトたちも納得いってないようなので，サンプリング回数を増やし n.thin をちょっと長くして計算やりなおしております…はい，これは p-hacking ではなく…「より高精度」な事後分布…ともうしますか… pic.twitter.com/OwajStFbfy 14:58:29
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- JAGS で長時間計算させてますが…マルチコア CPU で３個の独立な系列で MCMC サンプリングさせると，早く終わるやつ・遅いやつ…が出てくる．この 3-chain の相違は乱数生成アルゴリズムなのだが…これって MCMC サンプリングの速度に影響するのかな？以前からの疑問… pic.twitter.com/ytmUJlEPAg 16:17:40
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- @ibaibabaibai いままで乱数生成アルゴリズムの「速度差」がどう決まるのか，きちんと考えたことがなくて…この例では，アルゴリズムが原因だとすると，上記の３つには最大 2 倍ぐらいの差がありそうなかんじです．たしか，メルセンヌ=ツイスターが一番早かったような…（うろおぼえ） 16:23:36
- いま中国で開催中の国際植物学会 #IBC2017 ，特別講演の 77% が男性，とのこと．けっこう「意外」なかんじが… twitter.com/AliceCHughes/s… 16:29:00
- 中国・深セン市で開催されてる国際植物学会大会 #IBC2017 www.ibc2017.cn のプレナリー講演・キーノート講演一覧をみると，たしかに男性が多い…ような気がする．日本人は矢原さんだけでした． 16:37:26
- @hokudaikumaken また，クマ調査の話を教えてください． 16:39:35
- RT @ibaibabaibai : 特集編者としては，これからの学習の流れは沖本本のようなクラシカルな方向だけではないのでは，という考えを持っています．１巻のベイズモデル一般（空間含む）との繋がりを強調したのもそういう見方からです．線形モデルの周りで細かな数学をいじるより，自由で開かれたモデリングを！ twitter.com/TJO_datasci/st… 20:55:45