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Jun Makino @jun_makino
https://t.co/m2x39ASWwR なにがしかの正の相関があること自体は自明 なんだけど
Jun Makino @jun_makino
https://t.co/XqYwda35Ya グラフから相関を読むのは難しい 菊池さんでした。
Jun Makino @jun_makino
うーん、単に本当に元のグラフから相関があることが読みとれなかった人がいる、というだけなような気がしてきた。
Jun Makino @jun_makino
これ、上の (5000,20) できった時に、データ数一番小さいところは 15 とかしかないのに χ 自乗値が 17 と非常に大きくなることからわかるように、かなり強い相関がある。
Jun Makino @jun_makino
元資料の主張に従って水の影響は小さいとすると、土から作物へのセシウムの移行のモデルは基本的に比例で、土壌の性質とかカリウムの量とかによる補正がはいる、というのが常識的なモデルである。
Jun Makino @jun_makino
例えばカリウムの効果だけを単純に考えると、移行係数がカリウム量に反比例する、というようなもの。言い換えると、作物中のセシウム量は、土壌中のセシウム量をカリウム量でわったものに比例、ということ。
Jun Makino @jun_makino
これは、 ( 土壌中セシウム量を固定すれば ) 作物中のセシウム量はカリウム量に反比例する、ということなんだけど、ここで「土壌汚染とコメのセシウム濃度は【全く】相関しない」とかいっちゃっうのは何故なんだろう?
Jun Makino @jun_makino
左上の外れ値については、早川さんがいうように土壌のほうの測定誤差の可能性も検討するべきと思う。玄米のほうも。
Jun Makino @jun_makino
まあ、多分、元は早野さんではなくて農水省か福島県の人がよくわからずにか意図的にか「相関は見られない」と書いちゃった、というだけの話だと思う。
Jun Makino @jun_makino
なお、上の、「作物中のセシウム量は、土壌中のセシウム量をカリウム 量でわったものに比例」というのは式で書くと Y = A/B みたいなもので、土 壌の性質の効果もさらにそれを C として Y = A/B*C というのが多分もっとも 単純なモデル。
Jun Makino @jun_makino
これはつまり、対数をとるとそれぞれの主要な効果が独立になる、ということだったり。
Jun Makino @jun_makino
なお、玄米 50Bq/kg 以上のをどうするかが重要、という観点からは、 そういうもの 9 点のうち 7 点は土壌が 2500Bq/kg 以上のところにあり、 2500Bq/kg 以下のところより数倍から 1 桁程度高い確率で発生している、と いうことに注意しておく必要がある。
Jun Makino @jun_makino
両対数といえば r^1/4 則という恐ろしいものがあった、、、

Jun Makino @jun_makino
http://t.co/MZbpyJzFZf 奇特な人が例のグラフを PDF からデータ読んで両対数プロットにしたもの
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Jun Makino @jun_makino
ND データは薄い緑でプロットしてあるのかな?
Jun Makino @jun_makino
玄米のほうが ND があるところ (2-7Bq/kg くらい ) から下はコンプリート でないので、ちょっとわかりにくいが、それでも結構綺麗に比例関係が見える。
Jun Makino @jun_makino
で、外れ値は 2 つではなくて 4 つであることも容易にわかる。
🌸🍀眞葛原雪🍀🌸 @pririn_
色を入れ替えてみますた RT @MAKIRIN1230: @sitesirius  ありがとうございます。左下あたりのデータが大分追加されているので、印象が変わりますよね。 @geophysics http://t.co/2ypwmiSamr
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🌸🍀眞葛原雪🍀🌸 @pririn_
おら、対数グラフ見慣れて無くて。どう考えたらいいべさ?RT @sitesirius: こうしたかったんデスだよ♪ 美しい☆彡 @pririn_ @MAKIRIN1230 @geophysics http://t.co/vtENNuoNSz
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Jun Makino @jun_makino
http://t.co/q7OziLUhbi ND の色が変わっているグラフ 素晴らしい。
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Jun Makino @jun_makino
元資料による、 Cs-134 と 137 の一方が ND だったデータでは ND のほう の値を検出下限値でおきかえて足した、とあるので、実は赤い点でも 10Bq/kg 以下のところは上向きのバイアスが入っている。
Jun Makino @jun_makino
こういうデータから真の分布を推定するには、、、基本的にはシミュレーションである。モデル分布を仮定して、検出限界とかをいれた観測 ( まあこれ検出限界が測定毎にバラバラなので結構厄介 ) してデータを再現できるようなパラメータを捜す。
Jun Makino @jun_makino
@ekb90377 いや、ここまでしても全く納得してない人がいるみたいで、、、
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コメント

内田 @uchida_kawasaki 2013年8月28日
プリリンさんのツイート(グラフ付)を追加しました。
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