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
Mischungsmodelle in R
Anleitung zur Übung
- Simuliere 500 Stichproben aus einer binären Variable mit
sample()mit einer Wahrscheinlichkeit von 0,8 für den Wert 1 und speichere das Ergebnis im Objektcoin. - Erstelle dann einen Vektor
mixture, der je nach Wert voncoinaus zwei unterschiedlichen gaußschen Verteilungen zieht:- Wenn die Werte von
coin1 sind, ziehe aus einer Normalverteilung mit einem Mittelwert von 5 und einer sd von 2. - Andernfalls ziehe aus einer Standardnormalverteilung.
- Wenn die Werte von
Interaktive Übung
Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.
# 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)