高校数学の質問スレ（医者・東大卒専用） Part438

高校数学の質問スレ（医者・東大卒専用） Part438 (894ﾚｽ)
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871(4): 06/12(木)09:46 ID:z7P0Lqdi(1) AA×

外部ﾘﾝｸ[txt]:bayesball.github.io

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871:  [sage] 2025/06/12(木) 09:46:29.84 ID:z7P0Lqdi

Bayesian Computation with RでRのコードが理解できなかった。バグだとおもったのだが、
https://bayesball.github.io/bcwr/corrections.2nd.edition.txt
のerrataにも掲載がないのでAIに聞いてみた。

>>
対数ヤコビアン項が間違っていると思う。

# theta=c(log(eta/(1-eta)),log(K))
> LearnBayes::betabinexch
function (theta, data)
{
eta = exp(theta[1])/(1 + exp(theta[1]))
K = exp(theta[2])
y = data[, 1]
n = data[, 2]
N = length(y)
logf = function(y, n, K, eta) lbeta(K * eta + y, K * (1 -
eta) + n - y) - lbeta(K * eta, K * (1 - eta))
val = sum(logf(y, n, K, eta))
val = val + theta[2] - 2 * log(1 + exp(theta[2]))
return(val)
}
<bytecode: 0x000001a5a980e758>
<environment: namespace:LearnBayes>

これが正しいのでは？
betabinexch <- function (theta, data)
{
eta = exp(theta[1])/(1 + exp(theta[1]))
K = exp(theta[2])
y = data[, 1]
n = data[, 2]
N = length(y)
logf = function(y, n, K, eta)
lbeta(K * eta + y, K * (1 - eta) + n - y) - lbeta(K * eta, K * (1 - eta))
val = sum(logf(y, n, K, eta))
val = val + theta[1] + theta[2] - 2 * log(1 + exp(theta[1])) # log Jacobian term
return(val)
}
<<

いずれのAIも
>あなたの指摘は正しいです。対数ヤコビアン項に問題があります。
という趣旨の返事が返ってきた。

http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/math/1723152147/871

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