计算产生具有定义的矩和参数的β概率密度分布所需的上限值。请注意，并非所有的矩和参数组合都可以满足（例如，指定平均值、方差、偏度和峰度唯一地确定两个位置参数，这意味着上部位置参数的值将采用其必须的值，并且不能指定的值）。
UABMSL(
alpha = NULL,
beta = NULL,
mean = NULL,
variance = NULL,
skewness = NULL,
kurtosis = NULL,
l = NULL,
sd = NULL
)
alpha : 目标β概率密度分布的α形状参数。
beta : 目标β概率密度分布的β形状参数。
mean : 目标标准β概率密度分布的平均值（第一原始矩）。
variance : 目标标准β概率密度分布的方差（第二中心矩）。
skewness : 目标β概率密度分布的偏度（第三标准化矩）。
kurtosis : 目标β概率密度分布的峰度（四阶标准矩）。
l : 贝塔分布的下界。默认值为NULL（即，不考虑指定的l参数）。
sd : 指定变量的可选选择。目标标准β概率密度分布的标准偏差。
# Generate some fictional data.
set.seed(1234)
testdata < - rBeta.4P(100000, .25, .75, 5, 3)
hist(testdata, xlim = c(0, 1), freq = FALSE)
# Suppose you know three of the four necessary parameters to fit a four-
# parameter Beta distribution (i. e., l = 0.25, alpha = 5, beta = 3) to this
# data. To find the value for the necessary u parameter, estimate the mean
# and variance of the distribution:
M < - mean(testdata)
S2 < - var(testdata)
# To find the l parameter necessary to produce a four-parameter Beta
# distribution with the target mean, variance, and u, alpha, and beta
# parameters using the LMSBAU() function:
(u < - UABMSL(alpha = 5, beta = 3, mean = M, variance = S2, l = 0.25))
curve(dBeta.4P(x, .25, u, 5, 3), add = TRUE, lwd = 2)