ぎょーむ日誌 2006-04-18

2006 年 04 月 18 日 (火)

• 0810 起床． 朝飯． コーヒー． 0955 自宅発． 曇． 1010 研究室着．
• 朝からプリンターどたばたとか． Canon UM-86E (LBP-2810用ETBユニット) …… なるナゾの部品だったもの (実体は紙搬送系) の交換． これで紙づまりが少しは解消されるか?
• 仕事ススまぬ …… 小雨ふるなか北大生協まで昼飯調達の旅にでる． 研究室にもどって昼飯．

[ファインマンの手紙]

北大生協書籍部によったついでに買ってしまった． なんとなくファインマン本は手をだしてしまう …… そしてこれはハズれではない． 値段は高いけど． トンデモ系・デンパ系手紙への対応がなかなか楽しい． 原著廉価版 がもうすぐでるらしいから， そちらも入手してみたくなったり．

• 1440-2000 農学部の高橋さんとお茶部屋で R データ解析相談． ここでひとつ判明したことは …… Crawley 先生の R 本， 基本的に良い本だと思うんだがときどき効率よろしくない方向に流れるね． 「効率悪い」というのはある意味「教育的」だとは思うんだけど …… p.242 あたりからはじまる負の二項分布に関する説明， 説明にまちがいあるわけでもなく丁寧なものだとは思うんだけど， 必要もない関数を定義したり glm.nb() を紹介していなかったり ……
• 一般化線形モデルなどはいわゆる多変量解析の代替になるか， というハナシ． 現在つかわれてる 「加重値きめて足し算して固有値最大化」 みたいなたぐいの (つまり線形) 多変量解析なるものどもが， 生態学方面データ解析の (まあひかえめにいって) へっぽこツールとして濫用されているわけだが …… このあたりの大半は将来的には滅亡するのはまちがいあるまい． 理由は単純で「固有値最大化」するような加重値など 生態学にとって何か興味ある数量にはなっていないんで．
• 一般化線形モデルは要因に加重値 (係数のこと) かけて (線形モデルなんで) 足し算して …… といったところが多変量の操作としては似ていて， さらにリンク関数かませて確率分布をつくって説明したいパターンに フィットするよう加重値を調節していく， というところはやみくも無意味な固有値最大化よりよほどマシ． で， モデル選択と組み合わせれば「いらない」要因は削れるし．
• しかしいまその 「加重値→……→固有値最大化」 的な (線形) 多変量解析とやらでやってることを一般化線形モデル その他あれこれといったまっとうな統計モデルで置き換えようとすると (線形多変量解析はかなり統計っぽくない)， いろいろとモメそうだな．
• たとえば ordination とやらは GLM のたぐいでは単純には置き換えられないだろうし．
• さらに， だ …… 「ひたすらむやみにあれこれ測定したあげくにそれを全部説明につかう」 みたいなイヤなお作法・根性論が美徳とされてる世界があって， ですね．
• 一般化線形モデルなんかを モデル選択でモデルからよけーな要因を削除して単純化するってのは 「予測」の役にたたんから (むしろジャマだから) いらん， みたいなハナシで …… まあ切り捨てられた要因については， それぞれ「捨てられた要因 X1 は残された要因 X2 と相関が高いんだけど， X2 よりぐしゃぐしゃしてるんで捨てられた」 みたいな説明はいちいち付けることができるわけだが．
• さらにこの生態学データ解析の多変量わーるどに Baysian なモデルが参入してくるとなると (これは「確定している未来」とでもいうべきもの) …… いったいどうなることやら．
• 2045 研究室発． 2100 帰宅． またいきなり寝てしまい， 真夜中に目がさめた．
• [今日の運動]
  • なんかヘンな生活周期にはまりこんでるな ……
• [今日の食卓]
  • 朝 (0830): ヨーグルト．
  • 昼 (1310): 研究室お茶部屋． 北大生協いなりずし 298 円．
  • 晩 (2530): クラッカー．