Miscela di tre distribuzioni gaussiane

Cosa cambia se aggiungiamo un’altra distribuzione alla nostra simulazione? Vedrai che aumentando il numero di componenti la densità di massa si distribuisce per includere l’extra distribuzione, ma la logica resta la stessa dell’esercizio precedente.

Questo esercizio fa parte del corso

Modelli di Mixture in R

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Istruzioni dell'esercizio

Crea assignments, che assume i valori 0, 1 e 2 con probabilità rispettivamente 0,3, 0,4 e 0,3.
Il data frame mixture campiona da una gaussiana con mean pari a 5 e sd pari a 2 quando assignments è 1. Se assignments è 2, mean è 10 e sd è 1. Altrimenti, è una normale standard.
Traccia l’istogramma con 50 bin.

esercizio interattivo pratico

Prova questo esercizio completando questo codice di esempio.

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..), ___ = ___)

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