NoriyosiBlog

新人歓迎という名の大食いファイト。

本日はM1の子が巨大トルコライス、４年生が巨大カレー。
自分を含めた３人の先輩は温かく見守るポジション。

河のように広がるスパゲッティーと胸焼け必死のバターライスに苦戦してトルコライスを完食出来なかったM1を尻目に、４年生の方は見事規定の２０分以内に総重量２ｋｇのカレーを完食。カレーの方が難易度が低いとはいえ見事な食いっぷりだった。

ちなみに今回は周りで応援していた我々が残飯処理を行うという鉄壁の布陣。同じミスは犯さないものだよ。

私は何かに挑む姿が大好きだ。大食いや激辛料理は簡単にできるチャレンジだろう。
”そばもん”で確か書かれていた気がするのだが、江戸時代から大食い競争というのはあったそうな。

必死に戦う姿を見るのはいいものだ。
コロッセオで戦うグラディエーターを観戦する、ローマ皇帝もこんな気分だったのだろう。

ただし、くれぐれも邪道食いはいけないよ！

※邪道食い：　ホットドッグのパンを水に浸すなど、味を無視する食べ方。
（参考文献　喰いしん坊! 1 (ニチブンコミックス) ）

・一昨日のリベンジ採集
本日のサンプリングは上手くいった。やっぱり潜水採集のほうが相性がいいのかも。

アマモをかきわけ、ヒメイカ探し。体の小さいヒメイカだけを見続けると、途中で遭遇するメバルにも死ぬほどびっくりする罠。自分以上にメバルの方がびっくりしていたわけだが。

・憧れの夢工場
ここの脱出ゲームは独特のセンスにまみれてとても良い。新作もさくっとクリアできて気晴らしに最適。

・「男塾」の民明書房がガチャで登場、6種の武術を立体化
男塾はもうほとんど覚えていないけど、呉龍布はまだ記憶にある。まさかゴルフの発祥が中国とは。未熟な当時の自分はイギリスだとばかり思ってたもんなぁ。ほしいけど、ここら辺では手に入らないだろう。

サンプリング場所は４０kmほど離れているので、車で往復２時間はかかる。

イカがアマモ場に出始めたので、本日の調査は干潮の時間を狙ってウェーダーとサデ網で採集を行う予定だった。しかし、海が近づくにつれ風はだんだんと強くなる。湾が見えると強い風の影響で水面は激しく波立っている。嫌な予感はしていたが、調査地に着くとコンディションは最悪。内湾気味の調査地は波が重なり、水は茶色く濁っていた。とてもではないが採集できる状況ではない。すごすごと研究室に戻ってきた。

そこそこ忙しいこの時期に２時間のドライブは正直嬉しくないわけで。そしてお昼に流れるFMラジオは面白さのかけらも無いわけで。

麦焼酎は癖がなく、飲み易いのはいいところ。
そのせいでついつい飲みすぎてしまうのは悪いところ。

研究室の新歓明けの今日はすこぶる調子が悪い。
昼過ぎにようやくコンディションが回復したので研究室で論文の手直しに取り掛かったが、これがまったく頭が働かない。アルコールの影響は根が深いらしい。やっぱり飲んだ次の日は仕事なんてしないのが一番ということだろう。

そういえば昨日は酔いの席で数ヶ月前に研究室を去った元同僚と電話した。新しい職場でいろいろ大変そうだが、同じ世代の研究者がどこそこのポストに着いていたとかの情報交換で盛り上がった。そういう下世話な話が大好きな俗物研究者にとってこの時期はホットな時期と言えよう。

久々に統計手法で足踏みした一日。

GLMMで解析をしているのだが、ゼロデータが多いけど過分散ではなかったのでいいかなと思っていたが、
過小分散はそれはそれで問題らしい。（なんでもばらつきが一定ではないとか）
指摘されたらやはり対応しなければということで、zero-inflatedモデルを弄くることに。

まぁ、Rだったら専用のパッケージを入れるだけで基本的には普通のGLMと同じなのだが、なんかエラーがでて今まで組んでいたフルモデルが組めない。まだまだ一般的ではない手法なのでネットでも情報が少ないのはいたい。今回の論文はモデル選択を使っており、フルモデルからAICを基準にステップワイズで変数を排除していくやり方でベストフィットモデルに到達、その後残った変数というか注目している変数のAIC変化量を検討するというやり方をとっていたが、しょうがないのでヌルモデルから変数を加えていくやり方にシフト。

で、でてきたものは狙っている変数のAIC変化量はゼロインフレモデルを使う前より大きくなったのだが、Wald検定では有意差が消えてしまった。いや、今回はAICの変化量で議論しているからここはどうなろうといいんだけど、なんとなく嫌な感じになるのは有意差検定の呪いに未だに囚われているからなのだろう。

あと気になるのはゼロインフレモデルを使った論文がまだ少ないということ。混獲の分野ではそれなりに知名度があるモデルなので大丈夫とは思うが、前回の論文ではどちらのレビュアーも統計に疎かったので少々気になるところ。

同僚はRや統計にものすごく詳しいので、いろいろアドバイスを受けつつ、葛藤する一日。