﻿rm(list = ls())  # ワークスペースをクリア
library(MASS)  # パッケージMASSのロード：fitdistr()を利用
m0 <- (-2.5)  # μの真のパラメータ値：μ0
s0 <- 1.5     # σの真のパラメータ値：σ0
set.seed(1)  # 乱数のシード値を固定
# 正規分布N(μ0,σ0*σ0)に従う乱数を10000個生成し，xに代入
x <- rnorm(n = 10000, mean = m0, sd = s0)
# 最尤推定の実行
fitdistr(x,  # 観測データ (※ここでは生成した乱数データを利用)
         densfun = dnorm,  # 確率関数/密度関数
         start = list(mean = 0, sd = 1)  # 最適化の初期値
         )