プレゼンでけた(T.T)

　ようやく支部会用のプレゼンでけました！
　メインの解析はベイズでやろうかと思ってましたが、結局自習が間に合わず断念。glmmML()でパラパラっと。

　んが、stepAIC()で変数一個になっちゃうわ、肝心のランダム効果のばらつきはちっこいわで、なんともショボショボな解析に。

　こんなショボな解析、なんかおかしいと思い、いろいろ調べてたら、やっぱり解析のやり方があんまり良くなさそう。
　今回のデータは結構spatialなやつなんですが、な～んか空間的自己相関が高そう。

　空間的自己相関があると、それを前提とした解析をしないといけないようで、ｇｌｓｍ(generalized linear spatial model)なる方法がそれに当てはまるのだとか云々。
 ただ、これもmcmcとか、くりぎんぐだとか、がうじあんらんだむふぃーるどとか宇宙語が飛び交う世界。ん～多分後1週間で理解すんの無理。

無理ぽその１
geoRというパッケージを使ってshpを読み込むのですが、そこから出てくるオブジェクトが訳のわからんリストになってる。

無理ぽその２
そもそもmcmc自体を理解してないので、モデル構造がどうなってるのわからん。

無理ぽその３
線形予測子がどゆふうにはいってくんのか、わからん。

　とにかく、ランダム切片な雰囲気では無理そうなのでランダム傾きだの、glsmだの、なんか解決策を考えねばですな。