ゼミ

系統のゼミにお邪魔する。ベイズ法による系統推定のお話。NJやMPは直感的に何をやっているか理解できるのだが、MLやベイズはいまいち分かっていなかった。このゼミできっとかみ砕いて教えてくれるに違いないと思ったのだが……かみ砕いて教えてくれたにもかかわらず理解不能だった。MCMCがマルコフ連鎖モンテカルロシミュレーションの略であることと、モンテカルロがモナコにあることは分かったのだが、その先がさっぱり（いや、さすがに冗談ですが）。
MNKさん問題にしている

たとえば，最節約法の立場から言えば，最尤法でさえ進化モデルやパラメータに関する背景仮定を重すぎるほど課した上ではじめて解の推定が可能になる．ましてやベイズ法では事前分布に関する数々の仮定が上乗せされることを考えると，それほどまで背景仮定を積み上げて得られた「解」っていったい何なの？という素朴な疑念がつきまとう（これはぼくだけの感想ではない）．
日録(2005年4月16日)

というような話も気になるところだが、私の場合はそれ以前の問題である。
ついでに、POYのdirect optimizationもどうやって系統推定しているのか、さっぱりわかっていない。リファレンスを読まなきゃいけなかったのだが、読まずにさくっとファイリングしてしまった。