高校数学の質問スレ（医者・東大卒専用） Part438 (991ﾚｽ)
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530: １３２人目の素数さん [sage] 01/10(金)02:04:06.88 ID:sfHDQvoL(1)
>>523
他人がどうこうとか自分の無能を誤魔化すばっかりwww
自分で定義分かってるとか思い込んでるから何にも理解出来ないんだよwww
思い込みじゃなくて自分できちんと日本語使って数学的な定義述べてみろよwww
出来ないんだろwww
591(2): １３２人目の素数さん [sage] 01/21(火)02:33:43.88 ID:eMqBmBFs(1/2)
>>589
ダンマリなのなのは、証拠が出せると宣言した椰子だよ。
匿名掲示板で（個人の属性の）証拠がだせる、と宣言することは匿名性を放棄して個人情報を開示するということを意味する。
オンラインでの証拠は闇バイト応募のような個人情報開示が必要（十分とは言わない）。
621: １３２人目の素数さん [sage] 01/24(金)08:20:47.88 ID:g6kVd1oy(2/4)
>>611
質問と出題の違いをレポートに纏めて提出せよ。
832: １３２人目の素数さん [sage] 05/10(土)11:02:56.88 ID:ynDPH7B8(2/2)
# 現在の par() の設定を保存
current_par <- par(no.readonly = TRUE)
# 指定された mar と bty で描画
par(mar = c(5, 8, 5, 2), bty = 'l')
# plot 関数を使用したオッズ比の信頼区間プロット (1を基準)
n_vars <- nrow(odds_ratios_ci)
y_positions <- n_vars:1
xlim_odds <- range(odds_ratios_ci$CI_lower, odds_ratios_ci$CI_upper)
plot(NA, xlim = xlim_odds,
ylim = c(0.5, n_vars + 0.5),
xlab = "オッズ比 (log scale)",
ylab = "",
main = "ロジスティック回帰分析：オッズ比の95%信頼区間",
log = "x",
yaxt = "n")
segments(x0 = odds_ratios_ci$CI_lower,
x1 = odds_ratios_ci$CI_upper,
y0 = y_positions,
y1 = y_positions,
col = "skyblue",
lwd = 4)
abline(v = 1, lty = "dashed", col = "black")
# y軸のラベルを日本語で追加
axis(side = 2, at = y_positions, labels = odds_ratios_ci$日本語変数名[order(y_positions, decreasing = TRUE)], las = 1)
# 描画後に元の par() の設定に戻す
par(current_par)
848: １３２人目の素数さん [sage] 05/25(日)05:57:52.88 ID:P4nhnL8B(2/6)
＞847のRのコードをChatGPTで
Mathematicaにコメント付きで移植
(*
betaParameter 関数：
指定された信頼区間 [L, U] に、指定された信頼度 credMass（例: 95%）の確率質量を持つ
ベータ分布のパラメータ α, β を算出する。
*)
betaParameter[L_: 1/7, U_: 1/5, credMass_: 0.95] := Module[
{α, β},
(*
f[α] は、PDF[BetaDistribution[α, β], L] == PDF[BetaDistribution[α, β], U]
を満たすように β を α に基づいて算出する関数。
*)
f[α_] := 1 + ((α - 1) * Log[U / L]) / Log[(1 - L) / (1 - U)];
(*
g[α] は、ベータ分布 Beta[α, f[α]] の区間 [L, U] に
含まれる確率（CDFの差）を返す関数。
*)
g[α_] := CDF[BetaDistribution[α, f[α]], U] - CDF[BetaDistribution[α, f[α]], L];
(* g[α] = credMass を満たす α を数値的に求める *)
α = α /. FindRoot[g[α] == credMass, {α, 1, 1*^5}];
(* 対応する β を算出 *)
β = f[α];
(* 結果を返す *)
{α, β}
]
(* 関数を実行して α, β を取得 *)
{α, β} = betaParameter[]
(* g[α] を評価して、[L, U] に credMass の質量があることを確認 *)
g[α]
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