Mezcla de tres distribuciones gaussianas

¿Qué cambia si incorporamos otra distribución en nuestra simulación? Verás que aumentar el número de componentes reparte la densidad de masa para incluir la distribución extra, pero la lógica sigue siendo la del ejercicio anterior.

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Modelos de mezcla en R

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Instrucciones del ejercicio

Crea assignments, que tome los valores 0, 1 y 2 con probabilidades 0.3, 0.4 y 0.3, respectivamente.
El data frame mixture muestrea de una gaussiana con mean 5 y sd 2 cuando assignments es 1. Si assignments es 2, mean es 10 y sd es 1. En caso contrario, es una normal estándar.
Representa el histograma con 50 bins.

Ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.

number_observations <- 1000

# Create the assignment object
assignments <- sample(
	c(0,1,2), size = number_observations, replace = TRUE, prob = c(0.3, ___, 0.3)
)

# Simulate the GMM with 3 distributions
mixture <- data.frame(
	x = ifelse(___ == 1, rnorm(n = number_observations, mean = ___, sd = ___), ifelse(assignments == 2, rnorm(n = number_observations, mean = ___, sd = ___), rnorm(n = ___)))
)

# Plot the mixture
mixture %>% 
  ggplot() + ___(aes(x = x, y = ..density..), ___ = ___)

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