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R

R言語は、「S言語」をオープンソースとして実装なおした、統計解析向けのプログラミング言語です。 計算がとても速くグラフィックも充実しているため、数値計算に向いています。 文法的には、統計解析部分はS言語を参考にしており、データ処理部分はSchemeの影響を受けています。 世界中の専門家が開発に関わり、日々新しい手法やアルゴリズムが追加されています。

バリデーション

Validationとは特定の入力データが、求められた条件に当てまっているかをチェックするために使われます。

関数

関数(ファンクション・メソッド・サブルーチンとも呼ばれる)は、はプログラムのコードの一部であり、ある特定のタスクを処理するように設計されたものです。

機械学習

機械学習は、データからパターンを自動的に発見し、そこから知能的な判断を下すためのコンピューターアルゴリズムを指します。人工知能における課題のひとつです。

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RのOptim関数の結果をニュートンラプソン法で同じ結果を算出したい

51sep

総合スコア22

R

R言語は、「S言語」をオープンソースとして実装なおした、統計解析向けのプログラミング言語です。 計算がとても速くグラフィックも充実しているため、数値計算に向いています。 文法的には、統計解析部分はS言語を参考にしており、データ処理部分はSchemeの影響を受けています。 世界中の専門家が開発に関わり、日々新しい手法やアルゴリズムが追加されています。

バリデーション

Validationとは特定の入力データが、求められた条件に当てまっているかをチェックするために使われます。

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関数(ファンクション・メソッド・サブルーチンとも呼ばれる)は、はプログラムのコードの一部であり、ある特定のタスクを処理するように設計されたものです。

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機械学習は、データからパターンを自動的に発見し、そこから知能的な判断を下すためのコンピューターアルゴリズムを指します。人工知能における課題のひとつです。

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投稿2019/10/16 17:54

編集2022/01/12 10:55

Rのoptim関数の結果をニュートンラプソン法で同じ結果を算出したいと思います。
現状は以下のとおりです。ポワソン回帰です。
optim関数では以下プログラムで確認できています。
どなたかご助言をお願いしてもよろしいでしょうか。

x<-c(1,2,10) y<-c(10,15,20) f=function(arg){ a=arg[1] b=arg[2] lambda=exp(a*x+b) -sum(y*log(lambda)-lambda-log(factorial(y))) } optim(c(1,1), f) #$`par` #[1] 0.05684214 2.43769624 #$value #[1] 7.150581 #$counts #function gradient # 57 NA #$convergence #[1] 0 #$message #NULL

以下サイトのプログラムを拝見させて頂いていますが、なかなか確認できません。
ニュートンラプソンループの前に、上記のようにlambda=exp(a*x+b)とし、
a, bを算出したいのですが(この場合、0.05684214 2.43769624)、方法はありますでしょうか。
具体的な参考例をご存知の方、ご助言をお願いしてもよろしいでしょうか。

Programming Newton Raphson in R for Maximum Likelihood estimation

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