Simula una mezcla de dos distribuciones gaussianas

Los modelos de mezcla pueden ser difíciles de entender, así que empecemos simulando un modelo de mezcla sencillo y avanzaremos a partir de ahí. En este ejercicio, crearás un Gaussian Mixture Model con dos componentes.

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Modelos de mezcla en R

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Instrucciones del ejercicio

Simula 500 muestras de una variable binaria usando sample() con una probabilidad de 0.8 para el valor 1 y guarda los resultados en el objeto coin.
Luego, crea un vector mixture que tome muestras de dos distribuciones gaussianas distintas según los valores de coin de la siguiente manera:
- Cuando los valores de coin sean 1, toma muestras de una distribución normal con media 5 y sd 2.
- En caso contrario, toma muestras de una distribución normal estándar.

Ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.

# 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)

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