Poisson 分布からのサンプリング
小さな都市での年間平均の暴行、強盗、傷害の件数（それぞれ 150、300、50）が与えられています。これら3種類の犯罪は多変量 Poisson 分布でモデル化できると仮定し、来年の犯罪件数について 10 通りのシナリオを作成してください。
この演習はコースの一部です
R で学ぶ Mixture Models
演習の手順
- 関数
rpoisを使って、各犯罪タイプについて対応する lambda を用い、10 個の観測値を作成します。 - シミュレーションした犯罪件数を組み合わせて、多変量 Poisson 分布のデータにします。
- 作成したシミュレーションのシナリオの値を確認します。
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。
set.seed(1541)
# Create the vector of lambdas
lambda_1 <- c(150, 300, 50)
# Create the sample of each crime
assault_1 <- ___(n = ___, lambda = ___)
robbery_1 <- ___(n = ___, lambda = ___)
battery_1 <- ___(n = ___, lambda = ___)
# Combine the results
cities_1 <- cbind(assault_1, ___, battery_1)
# Check the sample
cities_1