Mulai sekarangMulai gratis

Campuran tiga distribusi Gaussian

Apa yang akan berubah jika kita memasukkan distribusi lain ke dalam simulasi? Anda akan melihat bahwa menambah jumlah komponen akan menyebarkan kepadatan massa untuk memasukkan distribusi tambahan, tetapi logikanya tetap mengikuti dari latihan sebelumnya.

Latihan ini merupakan bagian dari kursus

Model Campuran di R

Lihat Kursus

Instruksi latihan

  • Buat assignments, yang mengambil nilai 0, 1, dan 2 dengan probabilitas masing-masing 0,3; 0,4; dan 0,3.
  • Data frame mixture mengambil sampel dari distribusi Gaussian dengan mean 5 dan sd 2 ketika assignments bernilai 1. Jika assignments bernilai 2, maka mean adalah 10 dan sd adalah 1. Jika tidak, gunakan distribusi normal baku.
  • Plot histogram dengan 50 bin.

Latihan interaktif langsung praktik

Cobalah latihan ini dengan melengkapi kode contoh ini.

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..), ___ = ___)
Edit dan Jalankan Kode