幾霜::残日録::2006/08/31 (木)

　仙台は少々秋めいてきました。静岡や三重に比べると驚くほど夏が短い。今年は私が仙台へ来て以降では一番夏が長い年だった気がします。酷い年(来て1年目)は夏なんて無かったくらいです。それに比べると今年はずいぶん暑かったかな。

　挑戦者ブランドでの登場。LinkTunerのチューナー部を除いたものに当たるもよう。これ欲しかったけど高かったので回避したんですが、TunerTankとIOのカードの組み合わせで買えばずいぶん安くなるんですね。しかし現行の安価なモデルRX3が対応製品リストに含まれていないのは残念。まぁGX2の方が画質は良いんでしょうけど。

　なんでEなのかと思ったらExtended Information Criterionの略だそうで。それでもやっぱりなんでExtendedなのかはよくわからない。
　とりあえず『情報量規準』p136,137を読んでの理解ではこう計算する。
D(i) = lnL(X(i)|θX(i)) - lnL(x|θX(i))
b = (1/B) × ΣD(i)
EIC = -2lnL(x|θx) + 2b
x: 元のサンプル、要するに生データ
X(i): i番目のブートストラップサンプル
B: ブートストラップリサンプリングの繰り返し数
lnL(X(i)|θX(i)): データX(i)における最大化対数尤度
lnL(x|θX(i)): データX(i)において尤度最大になるように推定したモデルにおけるデータxでの対数尤度
lnL(x|θx): 生データでの最大化対数尤度
うーん、この本の記述は私には難しすぎてこれで合っているのか全然自信が無いんですが。仮にこれが正しいのなら、系統解析でこれを使うのはかなり難しい。
　まずlnL(x|θx)をどうするかが問題だ。樹形を固定すれば簡単ですがそれでは樹形依存性を回避できない問題が残ってしまう。ブートストラップサンプルから生成された樹形群での元データにおける尤度の平均値にしてしまうなどの対処をする必要がある。
　lnL(x|θx)に何を使うかを解決すれば、計算自体は可能ですが、計算量が途方もないことになってしまう。特にlnL(x|θX(i))が面倒だ。

　せっかくモデル選択をブートストラップ解析するようにしたんだからEICを使えればなぁと思って調べてはみたものの、とてもじゃないがこんな計算はやってられない。これは見送りですな・・・。

　寿命が尽きつつあるのか・・・。今お金ないんですけどー。とりあえずDVDを焼きまくるしか。

　そう言えば、進化学会のアレ、終わったんですね。今年もやっぱり参加者ゼロ? 限定版商法で打開しようとしていたようですが、価値の無いものを限定版にしても売れないということは証明されたんでしょうか。