mle関数は使えないことが

判明。初期値の与え方が現行のプログラムと合わない。どうもパラメータ数が少ない場合を想定した設計のようである。

ということで、方針を変えないと。ああ。

次週の目標：

・Optim関数での最適化をnlm関数で置き換えたプログラムで推定を試す。

・Subject別のエフィシェントスコアを含む行列を定義して、そこから分散共分散行列を推定するプログラムを作成する。

引継ぎプロジェクトの重要業務がほぼ終了

ということで、週末は打上げを催した。

プログラマさんたちには本当に感謝の一言である。

まだ関連業務は続くのだが、これまでの反省を活かして、皆が仕事をしやすいように動きたい。

mle関数に置き換え

なんとか尤もらしい推定値が出て欲しい。

プログラムの修正はほぼ終わったので、あとは結果を出すだけ・・・？

次週の目標： 尤もらしい最尤推定値を探索する。

まだ穏やかな時期が

続いている。

と言いつつ、次の段階に進むための「前振り」もぼちぼち始める。

若手君の担当業務も一部引き取ることに。

今年の下半期が上半期ほどばたばたしないように、下ごしらえを十分しておかないと。

分散が負の値とは

どういう事態なのか？

Rのoptim関数でmulti-stateモデルの尤度関数の最大化を試みるも、うまく収束しない。

尤度関数を推移元の状態によって2分割したり、色々工夫するも、やはりデータのサイズがパラメータ数の多さに釣り合っていないせいか、なかなかうまく行かない。

Rには、stats4ライブラリでmleオブジェクトを使うことができるらしいので、あらためて挑戦したい。

次週の目標：mleオブジェクトを使ったプログラムを完成させる。

おおきく一息を

着くことのできた週であった。

そもそも転職後でプロセスに慣れきれていない中、色々あったが、統計プログラマの方々にはただただ感謝である。

こういう時期は緩く時間を使いがちではある（し、そういう時期もないと長期間もたないと思う）が、次の半年間のことを考えて行動したい来週である。

最尤推定プログラムが動かない原因の1つが

尤度関数を2つに分けて最尤推定値を計算するようにしたことで、パラメータベクトルの分割がうまくいっていなかったことが判明。

次週の目標： プログラムを修正して最尤推定値っぽい値を計算する。

担当業務が一区切り

という所までようやくたどり着く。

転職後で業務手順に慣れないままに、よくも進んできたものである。まだしばらくはどたばたは続くが、気持ちを切り替えて行きたい。

・・・と言いたいところだが、若手君の業務をメインで仕切るはめになり、すこしため息。