for loop

なぜシミュレーション？ for loop 集団動態モデル ランダムネスを加える モデルの拡張 なぜシミュレーション？ 生態学に慣れ始めてきたころ、いわゆる「理論研究」と言われる類の論文も読み始めるようになった。最初は難解で何をしているのかわからなかったが、分かってくるととても力強いアプローチだなぁと感じるようになり、自分で作ってみたいと思うようになった。というのも、私はフィールドを中心に研究をしていたけれども、野外のデータはあまりにも雑多で、その解釈に困ることが多かったからだ。例えば、ある魚と別の魚が餌をめぐる競争関係に興味があり、「この二種は競争関係にあるので、一方の個体数が多い場所では、もう一方の個体数は少なくなる」という仮説を立てたとしよう。野外で両種の個体数の間に負の相関が認められたとしても、「おお仮説通りのパターンだ、競争に違いない！」と単純に喜ぶことはできない。同じパターンを生み出す仕組みがあまりにもたくさんあるからだ（両者の好きな環境が全く異なるだけかもしれない）。 こうした理由から、自分がフィールドで集めたデータをもとに論文を書くとき、（特にDiscussionで）もどかしい思いをする。思いっきり「これだ！」と断言したいのに、あれやこれやと言い訳しなければならないからだ。実験で検証可能な仮説ならば、実験するに越したことはない。しかし、見たい現象が生態系スケールとかになってくると、実験などほぼ不可能だ。できたとしても億単位の研究費が必要になる。 そんなとき、シミュレーションが役に立つ。ある仕組みをこちらで勝手に想定し、そこから導かれるパターンがどんなものかを見るのがシミュレーションだ（生態学の数理モデルが全般的にそうですが）。つまり、観察されたパターンから仕組みを推論する統計モデリングの全く逆のことをするといってもいい（Figure 1）。興味のある仕組み以外を排除あるいはコントロールできるので、その仕組みがどんな時にどんなパターンを生み出すのか知ることができる。 Figure 1: Conceptual diagram for the roles of theoretical and statistical models. Theoretical models (generally) predict patterns under certain mechanisms (and assumptions) while statistical models infer mechanisms behind observed patterns と、ここまでは論文を読んでいれば納得できるのだが、いかんせんどうやってスクリプトを書けばいいのかわからない…というのが学生のころの悩みだった。統計解析のリソースはオンラインにかなり落ちているので自分でいくらでも勉強できたが、シミュレーションモデルは本当にスクリプトのリソースが少ない。あったとしても、これからやろうとしている人向けには書かれていない。それが今回の（たぶんシリーズ的に）書こうと思っているポストのモチベーション。 for loop こまごましたことはあるのだが、まずはfor構文をつかって簡単なシミュレーションモデルを作ってしまおう。for構文とはなんぞや、という人もいるかもしれないので、ここで簡単に説明しておく。端的にいうと、コンピュータに「同じ作業を繰り返せ」と指令するコマンド。for(i in 1:3) { XXX }という形で書くのだが、これはiがイテレータと呼ばれるもので、繰り返しのユニットに対応するものだ。このスクリプトで言えば、「XXXという作業を1から3まで回してほしい」と指令している。これだとわかりにくいので、下の例をみてみよう。 # create a vector with 11, 12, 13 y <- NULL x <- 11:13 for(i in 1:3) { y[i] <- x[i] * 2 } ここではyとxというオブジェクトを作り、xのほうに11から13の値を代入している。やりたいことは、xの値をそれぞれ2倍することである。for構文の中身は次のように展開できる（下付き文字がイテレータに対応している）。...