2012年01月11日

極値統計学の勉強

午前中、お金の清算とボスの書いた文章のチェック。
午後、今学会用に解析を進めているが、極値統計の理論が使えるのではないかと思い極値統計のお勉強。とりあえず最大値の分布を作って、それに従う分布のパラメータを推定するところまで。まだ使えるかどうかは分からない。とりあえず。

参考資料1(確率密度分布の式が間違っているような…)
参考資料2

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###極値統計の勉強###
################
set.seed(1)
a <- matrix(rnorm(1e+6), 1000, 1000)

###それぞれの最大値だけ抜き取る###
a_max <- apply(a, 2, max)
ind <- seq(1, 5, length=100)
b <- matrix(NA, (length(ind)-1), 4)

###それぞれの区間に入る数をカウントする###
for(i in 1 : (length(ind)-1)){
temp <- subset(a_max, a_max >= ind[i]&
a_max < ind[i+1])

b[i, 1] <- mean(ind[i], ind[i+1])
b[i, 2] <- length(temp)
}

###平均ランク法というもので密度に直す###
b[, 3] <- b[, 2]/(sum(b[, 2])+1)

###累積和を求める###
b[, 4] <- cumsum(b[, 3])

###余計な区間は飛ばす###
b2 <- subset(b, b[, 2]>0)

#plot(b2[, 1], b2[, 3])
#plot(b2[, 1], b2[, 4])
#plot(b2[, 1], -log(-log(b2[, 4])))

###直線回帰の準備###
y <- -log(-log(b2[, 4]))
x <- b2[, 1]

###欲しかったパラメタ(平均と分散を求めた)###
alpha <- 1/coef(lm(y ~ x))[2]
lambda <- coef(lm(y ~ x))[1]/(-1*coef(lm(y ~ x))[2])

###累積分布を確認###
jpeg("Ruiseki.jpeg")
x2 <- seq(1, 5, length=100)
plot(x2, exp(-exp(-(x2-lambda)/alpha)), type="l", lwd=2, col=2)
points(b2[, 1], b2[, 4], type="l", lwd=2, col=4)
legend(4, 0.8, c("Riron", "Jissoku"), col=c(2, 4), lwd=2)
dev.off()

###密度分布で確認###
jpeg("Mitudo.jpeg")
z <- (x2-lambda)/alpha
y2 <- (1/alpha)*exp(-z)*exp(-exp(-z))
plot(x2, y2, type="l", lwd=2, col=2, xlim=c(2, 5))
points(density(a_max), type="l", lwd=2, col=4)
legend(4, 1.2, c("Riron", "Jissoku"), col=c(2, 4), lwd=2)
dev.off()
################
###極値統計の勉強###
################


累積分布関数
Ruiseki.jpeg

確率密度関数
Mitudo.jpeg
ラベル:統計学 R
posted by しばきん at 16:33| 神奈川 ☀| Comment(0) | TrackBack(0) | 統計 | このブログの読者になる | 更新情報をチェックする

2012年01月10日

National geographicと生協の白石さん

今日はこの連休で論文を修正してボスに提出。
前よりはすっきりしたと思うのだけど、どうだろう。
一年ほど前に結果は出たのにどうも難産だな。

休憩がてらNational geographicと生協の白石さんを読む。
ずっと前の本だけれど生協で見かけて衝動買い。おもしろいなあ。
なんて粋な返事なんだ。



ナショジオは双子の話を読んだ。正月に読んでいたエピジェネティクスの本のおかげで、だいぶ中身を理解出来た。うまいこというなぁ、と思ったフレーズがあったので紹介。"Thins written in pen you can't change. That's DNA". "Things written in pencil you can. That's epigenetics."

「ボールペンで書いたものは修正出来ない。それがDNA」
「鉛筆で書いたものは修正出来る。それがエピジェネティクス」

今回の話だと、DNAが全く同じ双子(一卵性)でも、その遺伝子の表現型が環境や栄養によって変わるということ。エピジェネティクスの活性度の違い、とも言い換えられると思う。それで双子なのに、環境が違うことで性格やスタイルなんかに微妙なあるいははっきりとした違いが出てくる。双子に協力してもらって今進んでいる研究の例として、エピジェネティクスなタグをDNAにつけることが進められているらしい。エピジェネティクスな変化が起こる前にあらかじめタグをDNAにつけておく。そして十分な時間が経つと、タグの位置が双子で変わってくる。それが双子の差となるでしょう、そしてその差が分かればどの部分が差を作りだしているか分かるでしょう、という研究らしい。ははぁ、すごいことが出来るもんだなぁ。おもしろかった。
ラベル:書評
posted by しばきん at 23:43| 神奈川 ☁| Comment(0) | TrackBack(0) | 研究生活 | このブログの読者になる | 更新情報をチェックする

2012年01月06日

12月の目標の反省と1月の目標

新年明けましておめでとうございます。
今年もどうぞよろしくお願い致します。

年末年始とずっと今書いている論文と春の学会の準備にかかりきりで、記事を投稿する精神的な暇がなかったです。生きてます。すみません。

12月の目標である数理統計学と英語はさっぱり進まなかった。これはもう、今書いている論文を一度投稿しないと、自分の勉強をする余裕がないことがよくわかった。他の新書や文庫とかは普通に読んでいるので、たぶん特定の分野の勉強が今は出来ない状況なのだと思う。そういうわけで1月の目標は、

・今書いている論文の共著者間の理解を得る

にします。

帰省中に読んでいた本。



DNA配列に変化を生じさせずにその性質が長期的あるいは恒久的に変化することを、エピジェネティックな変化と言うらしい。昔の大学で、ヤゴの有無でオタマジャクシの表現型が変わる研究を聴いたが、それもエピジェネティックな変化の一部になるのだろうか、それともヤゴがいなくなると発現が抑えられるから違うのか、とか思ったり。同じ遺伝子でも、メチル機の有無で活性が抑えられるらしい。同じ遺伝子配列なら、同じ情報だと思っていたので、これは勉強になった。しかもそういう活性度の違いが、遺伝子によらない遺伝となって、それをエピジェネティックな遺伝というらしい。すごいわくわくした。特に最後の、相当進んだがん細胞をエピジェネテッィクに逆行させて、もとの細胞に戻す、という話は大変衝撃的であった。
ラベル:書評
posted by しばきん at 14:39| 神奈川 ☀| Comment(0) | TrackBack(0) | 今月の目標 | このブログの読者になる | 更新情報をチェックする

2011年12月16日

つきあい方の科学と理系という生き方

つきあい方の科学


研究室の門弟の方から進められて衝動買いしたゲーム理論の本のうちの一冊。自分のボスの訳本だということはあとで知った。つきあい方というと、どうも恋愛関係を想像してしまうが(それにももちろん応用できるだろう)、それだけでなく生物の個体間の相互作用についての本。特に囚人のジレンマなるものを中心に据えている。大変分かりやすく理論が説明されており、すっと胸に落ちてくる。面白いのは、性格の異なる仮想プレーヤーを世界中の生態学者、ゲーム理論の専門家、社会学者等にプログラミングさせ、囚人のジレンマコンテストを行った実験。その結果、しっぺ返し戦略が優勝した。本の中では、このしっぺ返しについて論を中心に議論が展開されていく。しかし、ただいつでもしっぺ返しが良いというわけではなく、次に同じ相手と付き合うことがないなら、裏切ったほうが良い、あるいは、いつでもどこでもしっぺ返しが優れているわけではなく相手によって決まる(裏切る個体が多かったから相対的にしっぺ返しが良く見えただけなんじゃないの、という批判には素直にそれに答えるのは難しいと書いてある)等、きちんと勝てない状況もあることを伝えてある点がよかった。また、これらが現実世界に応用できるような感じで事例も盛り込まれていて、読んでいて非常にわくわくしたし、しっぺ返し戦略を真似したくなった。


東大博士が語る理系という生き方


東大を卒業した8人の博士たちの生い立ちや研究内容そしてその情熱が書かれている。読んでいるだけで、この人たちは本当に研究が好きなんだなぁ、ということが伝わってくる。秀逸なのは、科学者をめざす君たちへ、という項目で、8人共通にそれぞれの哲学が披露されている。僕が気にいったのは、第一章のほりべさんという方の文で、「教科書を頼りに地図を描くのではなく、専門的な論文の主張をつないで自分で地図を作り上げなくてはなりません。…(省略)…それでもまだ埋まらない部分を実験によって埋めていくのです」
の部分。まさしく、僕が毎日やっていることだ。しかし、地図作りはとても難しい。本当に難しい。でも少しづつ出来ていくそれが楽しいし、わくわくする。特にこの白紙だった部分はきっと自分の研究で埋められるはず!という感覚を早く論文にして伝えたい。研究って、やっぱり楽しい。わくわくわくわく。
ラベル:書評
posted by しばきん at 00:00| 神奈川 ☀| Comment(0) | TrackBack(0) | 日記 | このブログの読者になる | 更新情報をチェックする

2011年12月15日

人間失格

人間失格。ついに最後まで読んだ。内容まできちんと読みこめたのか分からないが、昔よりは読めた。
無邪気に道化を演じた少年時代。ダメダダメダと自分でも分かっているのにやめられなかった酒と女と薬に溺れた二十代。少年時代に自分を抑え過ぎていたのだろうか、と思う。あまりに巧く道化を演じることが出来たばかりに、誰からも心からの叱咤激励を受けることなく柔らかいまま育ってしまったのではないか。きっと作中にあるように、自己批評を常に繰り返していたのだろう。でもそれが人間失格につながるのか。失格とは何に失格したのか。格を失うと書いて失格。人間としての格とは何か。合格とは何か。少なくとも作中でそれに直接は触れてはいなかった。おそらく、失格とか合格とか、そういうものは自分で決めてしまう類のものだろうと思う。作中では、廃人に自分がなったと周りに思われた、と思った瞬間に、人間、失格、と考えている。何か、こうでなくてはならない、と思っているから失格という考えになるのであろう。やっぱりまだ分からないな。人間とは何だろう。
ラベル:書評
posted by しばきん at 00:33| 神奈川 ☁| Comment(0) | TrackBack(0) | 日記 | このブログの読者になる | 更新情報をチェックする

2011年12月14日

モノの言い方と数学嫌い



自分はよくズケズケと物事を言ってしまうきらいがある。先日それで一つか二つか、あるいは今までずっとか、まぁ損をしているな、と思ったので目に留まったこの本をほとんど衝動買い。いやぁ、こんな言い方があるんだなぁ、まだるっこしいなぁ、と思いつつ自分一人では絶対思いつかないフレーズが満載。丸暗記しようなどは思わないが、たまに読んでいくつかは使えるようにしておこうかなと思う。



今は数学好きの僕だが、中学の時はそれはひどかった。テストのたびに平均点以下ばかりで、自分は数学と縁がないのだな、もういやだ、と毎日思っていた。一度30点台を取ったことがあって、そのときに担任かつ数学教師だったM脇先生に目をつけられた。今思えば愛のムチだったのだが、当時は地獄だった。授業中の質問は僕ばかり狙い撃ちで、数学の授業がいやでたまらなかった。でも、未だに覚えているのだが、あてられる、と思っているだけで授業に集中し、予習もやるクセ(概ね直前の休み時間に)がついた。今統計学を使って研究をしているのは、間違いなくこの先生のおかげだと思う。皆にとても嫌われていたM脇先生だったけれど、僕は尊敬し続けています。ありがとうございました。

それで、どうしてそもそも数学が嫌いだったのかな、ということを知りたいと思って買った一冊。数学嫌いの学生にアンケートをして、なぜ嫌いになったのか事例ごとに紹介している。この事例では、おそらく「解けない問題ばかり出されて嫌いになった」という項目に該当するのかな、と思った。今は解けない問題に挑戦することが好きになっているのだから、人生分からないものである。
ラベル:書評
posted by しばきん at 20:39| 神奈川 ☁| Comment(0) | TrackBack(0) | 日記 | このブログの読者になる | 更新情報をチェックする

2011年12月13日

南極料理人



南極大陸の内陸部で、ペンギンもクジラも細菌も存在しない世界。そこで8人の常駐員のみなさんの生活と少しの狂気、そして美味しそうな料理。この料理というのが、皆美味しそうに食べる食べる。実際美味しいなんて一言も言わないのに、そのがっつきっぷりからそれが伝わってくる。このような閉鎖空間ではきっと食べる、ということが一番の楽しみになるのだろうな、と感じた。1年以上もの間共同生活を送るというのはどういう気持だろうか。肉を焼くのに火力が足りなくてお酒をぶっかけて野外で丸焼きにするシーンが好き。今度小規模なのをやろうと思った。
posted by しばきん at 18:01| 神奈川 ☀| Comment(0) | TrackBack(0) | 日記 | このブログの読者になる | 更新情報をチェックする
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