統数研ワークショップ

昨日・一昨日と立川の統計数理研究所で開かれたワークショップ「フィールド生態と統計数理」に行ってきました．準備は大変だったのですが，バックグラウンドが違う人たちと熱い議論ができて，とても有意義な時間を過ごすことができました．オーガナイザーの島谷さん，参加者のみなさん，ありがとうございました．

詳しい感想は後日にでも書こうと思っているのですが，私のプレゼンについて一点だけ補足．

今回，私はアカエゾマツの遺伝的多様性の他に「『階層ベイズ革命の構造』フィールド生態学者たちの軌跡を追って」という題で，階層ベイズがフィールド生態学研究者に急速に広がっている現状と問題点について話をしたのですが，私の話し方が悪かったせいでいろいろな誤解を生んでしまったようです．話の主旨は，方法論としての階層ベイズの位置づけを確立していかなければいけないということだったのですが（詳しくは英文のほうで），これがどうもここ１年くらいでベイズを始めた方々を否定するように聞こえてしまったようです．

階層ベイズは便利な道具ですが，その使い方とか結果の見せ方・解釈の仕方などについてはまだまだ議論の余地があると思います．せっかくベイズがここまで普及してきたので，数学やコンピュータの技術面だけでなく，方法論の面からも議論が進めばよいなと思っています．

何を話したらいいか・・・

今週の木曜日と金曜日に立川の統計数理研究所で開かれる研究集会で講演するので，ここ数日はその準備で頭を悩ませています．

統数研での講演は，私がもっとも苦手としているものの１つです．まず聴衆のバックグラウンドが，バリバリのフィールド科学から数理・モデリングまでとても広いので，自分の研究の問題意識や面白さをどうやってアピールするかとても悩みます．さらに，私自身が統計数理をよく分かっていないために，そっちの専門の方とマトモな議論ができないこともしばしばです．今まで何回か統数研で講演したことがあるのですが，自分が満足いく出来だったことは一度もありません．

今回は，今年の生態学会で発表したネタで話をしようと思います．しかし，生態学会のネタをそのまま話しても統数研ではウケないので，何か違う問題提起の仕方が必要です．一応，大まかなアイディアはあるのですが，それをどうやって表現していいのか，検討がつきません．

こういうときは話を聞いてくれる仲間がいるとありがたいのですが，うちの研究室のみなさんは多忙なので，そうもいかなそうです．

本番まで使える時間は，最大でもあと２日．何とかなるといいのですが…．

Rグラフィックス：Rで思いどおりのグラフを作図するために

北大の久保さんが翻訳されたRグラフィックス ―Rで思いどおりのグラフを作図するために―が，ついに刊行されたようです．機会をみて発注しようと思っていたら献本いただいので，ここで紹介したいと思います．

この本は，2005年に刊行されたR Graphics (Computer Science and Data Analysis)の和訳で，久保さんがあとがきで述べているようにRの作図機能の解説としてはもっとも詳しい本です．

生態学の分野ではRがかなり普及してきて，論文や学会発表でRで描いたと思しき図を見ることが普通になりつつあります．Rには非常に強力な作図機能があって，それらを使いこなせばかなり凝った図が描くことができます．しかし，それなりの図を書くためにはそれなりの知識が必要なので，ほとんどの人はイマイチな図に甘んじるか，Rからデータをエクスポートして他の作図ソフトを使っているのではないでしょうか．

この本はRはある程度使えるけれど，デフォルトのイマイチな図しか描いたことがないというレベルの人にちょうどよい本だと思います．私自身，卒論を書いていた2005年の冬に原著を買って，常に側に置いて辞書的に使っていました．

内容はR本体の作図機能（traditional）に加えて，強力な作図パッケージであるlatticeとgridの詳細な解説になっています．特に後半のgridの解説はとても充実しています．それぞれの章はかなりくわしく解説されているため頭から読んで勉強するにはしんどいと思うのですが，ぱらぱら読んでみて必要なところだけを辞書的に使うようにすればよいのではないかと思います．

ちなみに私自身は，R本体だけで図を作るのではなく，Postscriptで出力してからIllustratorで加工することが最近は多いのですが，それでもこの本は手放せません．

ついでに言うと，原著は9,000円前後とかなり高価ですが，訳本は装丁が簡単なのでその半値くらいで買えます．ありがたいことです．

情報量規準を学ぶ

昨日・一昨日は，統計数理研究所で開かれた公開講座「赤池情報量規準と統計モデリング－実際の野外生物データからの入門－」に参加してきました．

赤池情報量規準（AIC）は統計モデルの良さに関する指標で，「AIC = -2 x (最大対数尤度) + 2 x (パラメータ数)」という式で定義されます．この値が小さいほどよいモデルであるということで，複数の候補からもっともよいモデルを選ぶときなどに使われます．このように定義がシンプルで使い方が簡単なことから，生態学でも多くの人がこの規準を使っているようです．

ところが，シンプルな定義の一方で，AICの数学的な側面はかなり複雑で，生態学の研究者が独力で教科書を読んで理解することはかなり難しいです．

簡単な最尤推定をするだけなら，天下り的にAICを使うだけでも十分なのかも知れません．しかし，ベイズ統計などの最尤法の枠組みを超えた統計手法を使う場合，AIC以外にもいくつかの情報量規準を使うことがあります．それらはいずれも異なる考え方のもとに提唱されているので，どれを選ぶべきなのか判断するためには情報量規準についての基本的な理解を持っていることが必要でしょう．

そういうわけで，もっとも広く使われているAICの数学的な背景をごく簡単に勉強できた今回の公開講座は，有意義なものだったと思います．今後は時間を作って，自分でも教科書を読んで勉強したいものです．