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Simuliere eine Mischung aus zwei Gaußschen Verteilungen

Mischungsmodelle können schwer zu verstehen sein. Deshalb starten wir mit der Simulation eines einfachen Mischungsmodells und bauen darauf auf. In dieser Übung erstellst du ein Gaußsches Mischungsmodell mit zwei Komponenten.

Diese Übung ist Teil des Kurses

<Kurs>Mischungsmodelle in R</Kurs>
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Übungsanweisungen

  • Simuliere 500 Stichproben aus einer binären Variable mit sample() mit einer Wahrscheinlichkeit von 0,8 für den Wert 1 und speichere das Ergebnis im Objekt coin.
  • Erstelle dann einen Vektor mixture, der je nach Wert von coin aus zwei unterschiedlichen gaußschen Verteilungen zieht:
    • Wenn die Werte von coin 1 sind, ziehe aus einer Normalverteilung mit einem Mittelwert von 5 und einer sd von 2.
    • Andernfalls ziehe aus einer Standardnormalverteilung.

Interaktive praktische Übung

Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.

# Create coin object
coin <- ___(c(0,___), size = ___, 
               replace = TRUE, prob = c(0.2, ___))

# Sample from two different Gaussian distributions
___ <- ifelse(___ == 1, rnorm(n = ___, mean = ___, sd = ___), 
                  rnorm(n = ___))

# Check the first elements
head(mixture)
Code bearbeiten und ausführen