Visualiser un modèle de mélange gaussien univarié
Puisque vous avez ajusté le modèle dans fit_mix_example et extrait les paramètres dans comp_1, comp_2 et comp_3 (ainsi que les proportions), traçons maintenant les regroupements correspondants avec l'histogramme de densité.
Pour faciliter cette dernière étape, la fonction fun_prop() a été définie dans l'environnement. Cette fonction fournit les valeurs de densité pour une distribution gaussienne, comme dnorm, mais elle a été étendue pour accepter aussi les proportions.
Cette activité fait partie du cours
Modèles de mélange en R
Instructions de l’exercice
- Tracez l'histogramme de densité en y superposant la densité de chaque regroupement. Rappelez-vous que le tableau de données s'appelle
mix_example. - Utilisez la fonction
stat_function()avec l'argumentfunégal àfun_proppour tracer la distribution de densité de chaque regroupement.
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
ggplot(___) + ___(aes(x = x, y = ..density..)) +
stat_function(geom = "line", fun = fun_prop,
args = list(mean = ___[1], sd = ___[2],
proportion = proportions[1])) +
stat_function(geom = "line", fun = fun_prop,
args = list(mean = comp_2[1], sd = comp_2[2],
proportion = ___[2]))+
stat_function(geom = "line", fun = ___,
args = list(mean = comp_3[1], sd = comp_3[2],
proportion = proportions[3]))