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Histogramm einer Gaussian Mixture plotten

Mit Histogrammen bekommst du einen allgemeinen Überblick über die Verteilung eines Mischmodells. Aus einem Histogramm lässt sich oft ableiten, wie viele Komponenten es haben könnte und ob die Verteilungsannahmen passen.

Diese Übung ist Teil des Kurses

<Kurs>Mischungsmodelle in R</Kurs>
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Übungsanweisungen

  • Erstelle mit ggplot() das Histogramm für die simulierten Daten mixture. Wandle dazu zuerst mixture in einen Data Frame mit einer Variablen x um.
  • Gib dann mit der Funktion geom_histogram() an, dass die y-Achse die Dichte zeigen soll und die Anzahl der Bins 50 ist.

Interaktive praktische Übung

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

# Transform into a data frame
mixture <- ___(x = ___)

# Create histogram especifiying that is a density plot
mixture %>% 
  ggplot() + geom_histogram(aes(x = x, y = ___), bins = ___)
Code bearbeiten und ausführen