[過去ﾛｸﾞ] 高校数学の質問スレ（医者・東大卒専用） Part438 (1002ﾚｽ)
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842: 05/24(土)02:35 ID:VetM3rz7(1/5) AAS
LearnBayes::beta.selectをoptimを使って算出

beta.optim <- function(x1, p1, x2, p2, verbose = TRUE) {
# -------------------------
# モーメント近似による初期値推定
# -------------------------
mu0 <- (x1 + x2) / 2 # 仮の平均
sigma2 <- ((x2 - x1) / 4)^2 # 仮の分散（中間50%幅から）
v <- mu0 * (1 - mu0) / sigma2 - 1
a0 <- mu0 * v
b0 <- (1 - mu0) * v
start <- c(a0, b0)

# -------------------------
# 最適化対象の誤差関数定義
# -------------------------
objective <- function(params) {
a <- params[1]
b <- params[2]
# pbeta による累積確率との差を2乗誤差で評価
err1 <- pbeta(x1, a, b) - p1
err2 <- pbeta(x2, a, b) - p2
return(err1^2 + err2^2)
}

# -------------------------
# 最適化（境界付き）
# -------------------------
result <- optim(
par = start,
fn = objective,
method = "L-BFGS-B",
lower = c(1e-4, 1e-4) # ベータ分布は a, b > 0
)

# -------------------------
# 結果の取り出し
# -------------------------
a_hat <- result$par[1]
b_hat <- result$par[2]

if (verbose) {
cat("推定されたパラメータ: a =", round(a_hat, 4),
", b =", round(b_hat, 4), "\n")
cat("pbeta(x1) =", round(pbeta(x1, a_hat, b_hat), 4),
"（目標:", p1, "）\n")
cat("pbeta(x2) =", round(pbeta(x2, a_hat, b_hat), 4),
"（目標:", p2, "）\n")
}

# -------------------------
# 結果を返す
# -------------------------
return(list(a = a_hat, b = b_hat, ss_value = result$value))
}

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