- 890 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2025/06/02(月) 11:14:31.22 ID:GMuHFUYr.net]
- x = c(-0.86, -0.3, -0.05, 0.73)
n = c(5, 5, 5, 5)
y = c(0, 1, 3, 5)
(data = cbind(x, n, y))
(response = cbind(y, n - y) )
results = glm(response ~ x, family = binomial)
#summary(results)
-results$coef[1]/results$coef[2]
library(MASS) # mvrnorm を使うため
# 推定された係数と共分散行列
beta_hat = coef(results)
(vcov_matrix = vcov(results))
# 多変量正規乱数を生成（β0, β1）
set.seed(123) # 再現性のため
samples = mvrnorm(n = 10000, mu = beta_hat, Sigma = vcov_matrix)
# 各サンプルから LD50 を計算
LD50_samples = -samples[,1] / samples[,2]
# 信頼区間（95%）
CI = quantile(LD50_samples, probs = c(0.025, 0.975))
# 結果表示
cat("シミュレーションによるLD50の95%信頼区間:\n")
print(CI)
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