自分の血圧のデータが3年くらい溜まっているので、収縮期血圧と測定日時のプロットをして、スムージングもしてみた。冬場は血圧が上昇する傾向にある。測定始める前は180超えて190近くあったから、かなり落ち着いた感じ。
library(ggplot2)
data <- read.csv("/Users/kzfm/mybp.csv",header=FALSE)
time <- strptime(data$V1, "%Y-%m-%d")
high <- data$V2
low <- data$V3
mybp <- data.frame(time=time,high=high,low=low)
p <- qplot(data=mybp,time,high)
p + stat_smooth() + stat_smooth(colour="green", method="lm", formula=y~poly(x,9), size=1,se=FALSE)
2008年から2009年の頭のあたりで急激に落ちているのは環境要因ですな。そして、ああいう働き方は二度としないしできないだろうなぁ。
非線形混合効果モデルをやり始めたら、やっぱ線形モデルから式を丁寧に追いかけないとだめだなと。
今日は風邪がひどくて布団でゴロゴロしながら、2章を読み直してた。
collinearrityと欠損値の扱いに結構ページを割いている。特に欠損値はICHのガイドライン等から言及してたり、臨床系のヒト向けの本だな。僕はここらへんの技術を探索研究に持ち込みたいので、欠損値の扱いとかあんまシビアに考えなくて良いかなと思っている（今は）。
サマリーに、非線形モデルを理解するためには線形モデルへの理解が必須だぜ（だから、2章に線形モデルを入れたで）というようなことが書いてあった。
29032010 DMPK
今週は、chemoinformaticsとquantum chemistryとPKモデリングを並行して動かしてたら非常に疲れた。というか、今の僕に足りないのはDMPKの知識だな。
というわけで、簿記しながらPharmacokinetic-Pharmacodynamic Modeling and Simulation読むのも再開した。
2章は線形モデルで、3章は非線形モデル、4章はバリアンスモデルなので、さらっと読んで5章のケーススタディにとっとと進みたい。
あと、PKモデリングは僕の仕事なのか？みたいなことを言われたので、色々と考えてみたんだけど、QSPkRをやりたかったら、それは多分必須なので、触りくらいは覚えておかないといけないかなぁと思っている。
インフォマティクスも好きだけど、モデルを通して現実を理解しようとする行為もまた好きなので、そういう部分はあまり苦痛を感じないっちゅうのもあるかも。
逆に、ロジックを積み上げないというかディグダグみたいなプロジェクトは超苦手
29032010 life
娘と遊ぼうと買ってみたが、これはなかなかたのしい。
娘と遊んでいて気づいたのは、娘はwiiスポーツとかwiiフィットしかやったことがなくて、十字キー+ABっていうのは初めてなので、ジャンプしたいときにはコントローラー上に降ったり、進みたい方向に傾けたりしてしまう。十字キーとか2ボタンでジャンプとかはやりにくいうえに、同時に右手左手を操作するのも難しいようだ。
加速度センサーのほうが操作デバイスとしては自然なんだろうなーと思った。
アサーティブ期
28032010 chemoinformatics Scala MX
朝から、openbabelのjavaインターフェースを使えるようにしようといじっていたのだけど、java.lang.UnsatisfiedLinkErrorを解決することができないまま夕方になってしまった。
んーCDK使うことになるのかなぁと思ったがMXのほうが楽そうなので今回はこっちを使った。
Pharmacokinetic-Pharmacodynamic Modeling and Simulation
ニュー・スーパーマリオブラザーズ・Wii
アサーティブ・コミュニケーション―言いたいことを「言える」人になるimport com.metamolecular.mx.calc.MassCalculator
import com.metamolecular.mx.io.daylight.SMILESReader
object MxTest {
def main(args: Array[String]) {
val calc = new MassCalculator
for (mol <- args) {
val mw = calc.findAveragedMass(SMILESReader.read(mol))
println(mol + ": " + mw)
}
}
}
実行してみる
scalac mxtest.scala
scala MxTest "CCC" "CO" "CNC"
CCC: 44.09562
CO: 32.04186
CNC: 45.08368
Liftを使って構造関係を扱えるWikiを作ってみたい。
Scalaスケーラブルプログラミング[コンセプト&コーディング] (Programming in Scala)28032010 music drum'n'bass
zarifのやつが良かった。
Foundation(ファウンデーション)26032010 R
最近気づいたので読んでた。
具体的な例なのでわかりやすい。
でも、この本は理論的な説明がないから数式とかは他の本で追わなあかんね。
思うところあって（というか、非線形混合効果モデルの式がなかなか把握できないので）、線形代数のあたりを復習してみたりとか。
プログラミングのための線形代数はやっぱりいい本だなぁと思う。幾何的なイメージつかみやすいし、QR分解とかLU分解とかもわかりやすい
以下、Rで。
The R Book―データ解析環境Rの活用事例集
プログラミングのための線形代数library(Matrix)
x <- Matrix(rnorm(9), 3, 3)
elu <- expand(lu(x))
elu$L
elu$U
x <- matrix(rnorm(9), 3, 3)
y <- qr(x)
qr.Q(y)
qr.R(y)
26032010 life
ウェブの話というよりは、それを取り巻く環境の変化について。情報アプライアンスの話とか、拡張現実とか、クラウドとかみんな合わせてどこに向かっているんだろうか？と。
ウェブ大変化 パワーシフトの始まり~クラウドだけでは語れない来たるべき未来 (KINDAI E&S BOOK)