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Simuler un mélange de deux distributions gaussiennes

Les modèles de mélange peuvent être difficiles à appréhender. Commençons donc par simuler un modèle de mélange simple, puis nous irons plus loin. Dans cet exercice, vous allez créer un modèle de mélange gaussien à deux composantes.

Cet exercice fait partie du cours

<cours>Modèles de mélange en R</cours>
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Instructions de l’exercice

  • Simulez 500 observations d’une variable binaire avec sample() en utilisant une probabilité de 0,8 pour la valeur 1, et enregistrez le résultat dans l’objet coin.
  • Créez ensuite un vecteur mixture qui échantillonne deux distributions gaussiennes différentes selon les valeurs de coin de la manière suivante :
    • Lorsque les valeurs de coin valent 1, échantillonnez une loi normale de moyenne 5 et d’écart-type 2.
    • Sinon, échantillonnez une loi normale standard.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# 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)
Modifier et exécuter le code