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Mélange de trois lois gaussiennes

Que se passera-t-il si nous ajoutons une autre distribution à notre simulation? Vous verrez qu'augmenter le nombre de composantes répartit davantage la densité de masse pour inclure la distribution supplémentaire, mais la logique reste la même que dans l'exercice précédent.

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Modèles de mélange en R

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Instructions de l’exercice

  • Créez assignments, qui prend les valeurs 0, 1 et 2 avec des probabilités respectives de 0,3, 0,4 et 0,3.
  • Le tableau de données mixture échantillonne une loi gaussienne avec une mean de 5 et une sd de 2 lorsque assignments vaut 1. Si assignments vaut 2, la mean est 10 et la sd est 1. Sinon, il s'agit d'une loi normale standard.
  • Tracez l'histogramme avec 50 classes.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

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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