Échantillonnage à partir d’un mélange de distributions (II)

L’algorithme complet pour échantillonner à partir d’une distribution mélange est :

Choisir un composant.
Générer un nombre aléatoire suivant une loi normale en utilisant la moyenne et l’écart type du composant sélectionné.

choose_component(), de l’exercice précédent, est fourni. Ici, vous allez compléter la deuxième étape et finaliser la définition de rmix().

Cet exercice fait partie du cours

Optimiser du code R avec Rcpp

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Instructions

Vérifiez qu’il y a autant d’écarts types que de poids. Autrement dit, la taille de sds est la même que d.
Calculez total_weight comme la somme des poids.
Choisissez un composant en appelant choose_component().
Simulez à partir du composant choisi en générant un nombre aléatoire normal avec le je élément de means et sds.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.

#include 
using namespace Rcpp;

// From previous exercise; do not modify
// [[Rcpp::export]]
int choose_component(NumericVector weights, double total_weight) {
  double x = R::runif(0, total_weight);
  int j = 0;
  while(x >= weights[j]) {
    x -= weights[j];
    j++;
  }
  return j;
}

// [[Rcpp::export]]
NumericVector rmix(int n, NumericVector weights, NumericVector means, NumericVector sds) {
  // Check that weights and means have the same size
  int d = weights.size();
  if(means.size() != d) {
    stop("means size != weights size");
  }
  // Do the same for the weights and std devs
  if(___) {
    stop("sds size != weights size");
  }
  
  // Calculate the total weight
  double total_weight = ___;
  
  // Create the output vector
  NumericVector res(n);
  
  // Fill the vector
  for(int i = 0; i < n; i++) {
    // Choose a component
    int j = ___(___, ___);
    
    // Simulate from the chosen component
    res[i] = ___::___(___, ___);
  }
  
  return res;
}

/*** R
  weights <- c(0.3, 0.7)
  means <- c(2, 4)
  sds <- c(2, 4)
  rmix(10, weights, means, sds)
*/

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