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प्रायिकताएँ निकालना

पिछले अभ्यास में, आपने देखा कि जब प्रायिकताएँ दी हुई हों तो आप means और proportions का अनुमान कैसे लगा सकते हैं. इस अभ्यास का उद्देश्य है प्रायिकताओं का अनुमान लगाना, जब means और proportions ज्ञात हों. मान लीजिए क्लस्टर 1 और 2 के means क्रमशः 10 और 50 हैं, और क्लस्टर 1 जनसंख्या का 35 प्रतिशत है.

इसके अलावा, क्योंकि हम सिर्फ पैरामीटर के estimation पर ध्यान दे रहे हैं, मान लें दोनों sd 10 हैं. आपका वर्कस्पेस में डेटा सेट gaussian_sample उपलब्ध है.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

R में Mixture Models

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • क्लस्टर 1 और 2 के लिए प्रायिकताओं के अनुमानों के साथ gaussian_sample_with_probs नाम का नया डेटा फ़्रेम बनाएँ. इसके लिए prob_cluster1 और prob_cluster2 नाम के दो नए वैरिएबल बनाएँ. याद रखिए कि प्रायिकताओं को scale करना है.
  • gaussian_sample_with_probs के पहले 6 observations देखें.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# Create data frame with probabilities
gaussian_sample_with_probs <- gaussian_sample %>% 
  ___(prob_from_cluster1 = 0.35 * ___(___, mean = 10, sd = 10),
         prob_from_cluster2 = 0.65 * dnorm(___, mean = 50, sd = 10),
         prob_cluster1 = ___/(prob_from_cluster1 + prob_from_cluster2),
         prob_cluster2 = ___/(prob_from_cluster1 + prob_from_cluster2)) %>%
  select(x, prob_cluster1, prob_cluster2) 
         
head(___)
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