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# 入力データ(データフレーム)
# この例ではHTLM上で見やすくするため,全角空白(実際のデータでは無用の長物)を入れている
# stand species cover community growth
# MT00001 ジャノヒゲ 0.001 A 常緑多年草
# MT00001 キツネノマゴ 0.020 A 1年草
# MT00002 アキノタムラソウ 0.010 A 多年草
# MT00003 ネザサ 0.010 B 常緑低木
# MT00003 ツルボ 0.015 B 多年草
# MT00003 カワラナデシコ 0.001 C 多年草
# MT00004 ヨモギ 0.100 C 多年草
# MT00004 アキノタムラソウ 0.050 C 多年草
# MT00004 ウツギ 0.010 C 夏緑低木
#
# 関数の定義
mean.s.group <-
function(df, stand="stand", species="species", cover="cover", st.group="st.group", sp.group="sp.group"){
apply(tapply(df[,cover], list(df[,stand], df[,st.group], df[,species], df[,sp.group]), length), c(2,4), sum, na.rm=T) /
apply(tapply(df[,cover], list(df[,stand], df[,st.group]), length), c(2), function(x) sum(!is.na(x)))
}
#
# 使い方
mean.s.group(df, st.group="community", sp.group="growth")
#
# 関数の解説
# 一つ目のtapply(...)では,地点,地点群,種,種群ごとでの被度の出現回数を計算
# 一つ目のapply(tapply(...), c(2,4), sum, na.rm=T)では,上のtapplyで計算したものを地点群,種群ごとで合計
# ここまでで,地点群ごと,種群ごとの総出現回数を集計しているので,
# 地点あたりの平均値は地点数で割る必要あり
# 二つ目のtapply(...)では,地点,地点群ごとでの被度の出現回数を計算
# 二つ目のapply(tapply(...), c(2), function(x) ...)では,NA以外の個数(つまり地点数)を合計
# これが地点数なので,上で求めた総出現回数を割る
尿瓶で尿を集めなければならない.普通は機械に入れて比重と量を検測する.なぜか1日分の量を測るということで,別の便にためた(機械には時間とかは記録されていないのか?).1日の量は約2000mlの量とほぼ同じ.少量の水は飲んでいるが,汗はあまりかいていないので,点滴の量と尿の量がほぼ同じなのは当たり前だ.
しょうもないことだが,尿瓶で測って初めて1回あたりの量が分かった.少ないときでは100mlちょっと.普通で150-200mlぐらい.多いときは300-500ml.朝起きて,もう耐えられないという状況が500mlだった.比重は1.01前後.
昨日(2008-12-24)の昼から流動食(ホットカルピス・ニンジンジュース・重湯<-おかゆの上澄み)が開始した.こんなんでも,食べれるって幸せ.夜は重湯とオレンジジュースと葛湯だった.葛湯が甘くて美味しかった.
今日の朝は三分粥,缶詰のパイナップル2切れ,具の入ったみそ汁,白い飲み物(少し甘かったが何か分からなかった).
昼は五分粥,玉葱のコンソメスープ,おひたし,じゃが芋と人参と玉葱の煮付け.
固形物が食事に出てくると興奮してしまう.
昼からはようやく点滴が外れた.元気で動ける状態にあるのに,何かに繋がってはいけないというのは,結構ストレスを感じる.
明日は・・・なんだろうか,期待が膨らむ.
点滴をしていないのと,水分を採っていないのと両方で,尿の量が格段に減った.100-150mlが標準.比重は1.02前後.
お昼ごはんで,全粥,卵白焼き(油をほとんどなし),じゃが芋と玉葱のみそ汁,蒸しキャベツ(ドレッシングなし),焼き茄子を食べた.食事の約2時間後に再度検査をした.まだ検査は残っているが,とりあえず無事退院した.
退院後,お見舞いに来てくれた友人とカフェでコーヒーを飲みながら,論文についての議論などをした.楽しかった.娑婆の空気はうまい!
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最終更新時間: 2009-12-01 22:42