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2つのガウス分布の混合をシミュレーションする

Mixture Model は概念がつかみにくいことがあります。まずはシンプルな混合モデルをシミュレーションし、そこから段階的に理解を深めていきましょう。この演習では、2つの成分をもつ Gaussian Mixture Model を作成します。

この演習はコースの一部です

R で学ぶ Mixture Models

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演習の手順

  • sample() を使って、値1の確率を0.8とする二値変数から500サンプルを生成し、結果をオブジェクト coin に保存します。
  • 次に、coin の値に応じて2つの異なるガウス分布からサンプリングするベクトル mixture を作成します。
    • coin の値が1のときは、平均5・標準偏差2の正規分布からサンプリングします。
    • それ以外は、標準正規分布からサンプリングします。

実践的なインタラクティブ演習

このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。

# 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)
コードを編集して実行