﻿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
p0 <- 0.65  # pの真のパラメータ値：p0
set.seed(1)  # 乱数のシード値を固定
# 幾何分布Ge(p0)に従う乱数を10000個生成し，xに代入
x <- rgeom(n = 10000, prob = p0)
# 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 = dgeom,  # 確率関数/密度関数
         start = list(prob = 0.5)  # 最適化の初期値
         )