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Simula un mix di due distribuzioni gaussiane

I mixture model possono essere difficili da comprendere, quindi iniziamo simulandone uno semplice e poi faremo un passo alla volta. In questo esercizio creerai un Gaussian Mixture Model con due componenti.

Questo esercizio fa parte del corso

Modelli di Mixture in R

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Istruzioni dell'esercizio

  • Simula 500 campioni da una variabile binaria usando sample() con probabilità 0.8 per il valore 1 e salva i risultati nell’oggetto coin.
  • Crea poi un vettore mixture che estrae da due diverse distribuzioni gaussiane in base ai valori di coin nel seguente modo:
    • Quando i valori di coin sono 1, estrai da una distribuzione normale con media 5 e sd 2.
    • Altrimenti, estrai da una distribuzione normale standard.

Esercizio pratico interattivo

Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.

# 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)
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