幾霜::残日録::2006/08/21 (月)

　自分達が正しいことをやっていると思いこんでいるバカに付ける薬が開発されたらノーベル賞モノだ。っつーかなんでケナフなんて推奨すんのよ。ケナフが有用かどうかは問題ではなく、地元の他のモノよりもデメリットを凌駕するメリットがあるかどうかが問題なんやないか。とりあえず子供達への洗脳は防がねばなるまい。早めにケナフの特定外来生物への指定もした方が良いかも。ワケのわからんNPO法人の規制も必要ではないでしょうか。

　もう哀れとしか言いようがない。某Eの付くMLの話ね。

　最後まで良い試合でした。9回の表になったときにはもっとあっさり終わるかと思いましたが駒大苫小牧も流石でした。マウンド上では最後まで全く表情を変えなかった斎藤が優勝後に泣いているのが最も印象に残りました。あー生きてて良かった。

　なにあの球速。コーナーを突く投球。コントロールは松坂より良いかもしれない。

　ベストモデルとその他モデルとの比較は多重検定になるのですがどうしましょうねぇ。沓掛さんの『動物行動学者のための一般化線形混合モデル入門』ではpがどうこうとしか書かれてなくてどういう手順でやっとんのかよーわからん。っつーかこの説明は微妙に意味不明だ。階層化尤度比検定とAICによるモデル選択が混じってないか? 文面通りに受け取ると、一番複雑なモデルから階層化AIC有意差検定とでも言うべき方法で有意な差が検出されるまで単純化していく感じなんですが(その検定法もよく分からん)、一番複雑なモデルと2番目に複雑なモデルで有意な差があっても、実は一番単純なモデルが圧倒的に小さいAICを有していることはあると思うんですけどそれは無視するんでしょうか。私なら絶対そんなバカな方法使いませんが。謎だ。
　じゃぁお前はどないすんねんっつーことですが、今考えているやり方ではとりあえずAICベストモデルを選び、そのモデルと同じかよりパラメータ数の多いモデルはこの時点で検討対象外にし、残ったモデルの中でAICが一番近いモデルとAICベストモデルでAICの値に有意な差があるかをブートストラップWilcoxon符号化順位検定。有意な差が検出されたらAICベストモデルを選択して終了。有意な差が検出できなければ、AICが2番目に近いモデルでも同様の検定(ただし多重検定なので有意水準は半分にする)。有意な差が検出されるまでAICベストモデルと残りのモデルの比較を繰り返す(繰り返す度に有意水準は半減)。このようにして有意な差が検出される直前の組み合わせのAICベストじゃない方を選択する。そんな感じ。

追記 - 09:47:41
　あ、「直前の組み合わせのAICベストじゃない方」ではあかんやん。AICベストと有意な差が無い範囲で一番遠いのを選ぶ意味は無い。そうやなくて、その範囲の中で一番パラメータ数が少なくてAICベストに近いやつを選ばないと。

追記 - 10:24:43
　嗚呼なんてマヌケ! 有意水準は半減やないやん。2回目で1/2、3回目で1/3、n回目で1/nだった・・・。

追記 - 12:23:48
　比較の結果、有意な差が検出されなかった場合、そのモデルと同じかよりパラメータ数の多いモデルは以後検討対象外にする、という手順も入れないと。

追記 - 15:42:43
　上記の方法はあくまで系統解析における分子進化モデル選択用の話で、通常のケースではWilcoxonの符号化順位検定を使う必要は無いと思います(使ってもいいけど)。むしろKishino-Hasegawa検定・Shimodaira-Hasegawa検定やマルチスケールブートストラップを用いた近似的に不偏な検定などの方が良いでしょう。Wilcoxonの符号化順位検定を挙げたのは、系統解析が分子進化モデル選択と系統モデル選択の二重モデル選択になっていることと、近似的に不偏な検定をAICcやBICで行おうとする際に補正項をどうすればいいのかよくわからないためです。

　イマイチ「キター!」っていう感じで惹かれる講演が無さそうな感じですが学生事前申込み¥1,500と安いのでとりあえず申し込んでおきました。懇親会は当日との差額が小さいので当日決めることにしました。今日〆切なのでまだ申し込んでない方はお急ぎ下さい。

　あーそうそう、M中セソセイ、きゃりっこ亭逝きましょう。

　モデル間で情報量規準に有意な差があるかをWilcoxonの符号化順位検定(+ブートストラップ)で行おうとすると、厳密なpの計算をするにはペア数が増加するとすごい時間がかかる。だいたい16ペアくらいが限界。17以上になると倍々ペースで計算時間が増加する。ブートストラップのレプリケート数を大きくすると事実上正規分布による近似計算を行うしかないですねぇ。まぁしょうがないか。

　うーん、単純に情報量規準最小化するんでなくて、ベストモデルから1つパラメータの減ったモデルのなかのベストと比較して有意な差があるかどうかって考えるべきかね。有意でなければパラメータ数の少ないのを使う、ってやつ。まぁブートストラップを実装済みなんでそれをやることはできるんですが(ブートストラップは元々モデル選択結果からの樹形依存性の排除を目的としている)。樹形を固定してRELLという手もあるでしょうねぇ。

　よーわからん。