動かしながら学ぶR~optim関数とoptimize関数~ - 医療職からデータサイエンティストへ
今回はRで、ある関数を最大化、最小化する値を求めるoptim関数とotimize関数について、その違いや使い方について書いていきます。 optimize関数とoptim関数 この二つは、ある関数の中で値を最大化、最小化するパラメーターを求める時に利用します。簡単な例だと、二次関数を最小化するを求めたり、統計学だと最尤法や最小二乗法に利用されます。 それでは、具体的にやっていきましょう！ optimize関数 optimeze関数は求めたいパラメーターが一つの場合に利用します。今回は、を最小化するを求めてみましょう！ foo <- function(x){(x-3)^2+5}#y = (x-3)^2+5の関数を定義 x <- seq(-1,7,0.1) y <- foo(x) >#グラフ化 plot(x,y,type="o",ylim=c(0,20)) grid(nx = 8 , col =
もし、緊急事態宣言がなかったらどうなっていたか？ （追記あり）: 極東ブログ
もし、緊急事態宣言がなかったらどうなっていたか？ 最初に明確なことがある。私にはわからないし、私には強い主張はないということだ。しかし、ある程度確かな典拠から推測できることはあるので、ブログにいち市民の歴史証言として記しておきたい。 その「ある程度確かな典拠」となるのは、政府の新型コロナウイルス感染症対策専門家会議が 5月14日に発表した「新型コロナウイルス感染症対策の状況分析・提言」（参照PDF）での以下のグラフ「全国の実効再生産数 P4 発症日データを用いた推定、P5 発症日を特定できない感染者も含めた推定」である。 グラフで示されていることは次のとおり。「黄色の棒が感染時刻（日）別の推定感染者数であり、青の実線が推定された実効再生産数であり青の影が 95％信用区間を示す。感染から報告までの遅れの 80 パーセンタイルを考慮して全国では４月29 日以降、各地域では４月 30 日以降の推
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Mathematical Models in Epidemiology