Steekproeven uit een mengverdeling (II)

Het volledige algoritme om te sampelen uit een mengverdeling is:

Kies een component.
Genereer een normale willekeurige waarde met het gemiddelde en de standaardafwijking van de gekozen component.

choose_component() uit de vorige oefening is beschikbaar. Hier voltooi je stap twee en maak je de definitie van rmix() af.

Deze oefening maakt deel uit van de cursus

R-code optimaliseren met Rcpp

Cursus bekijken

Oefeninstructies

Controleer dat er evenveel standaardafwijkingen als gewichten zijn. Dus: de lengte van sds is gelijk aan d.
Bereken total_weight als de som van de gewichten.
Kies een component door choose_component() aan te roepen.
Simuleer uit de gekozen component door een normale willekeurige waarde te genereren met het j-de element van means en sds.

Praktische interactieve oefening

Probeer deze oefening eens door deze voorbeeldcode in te vullen.

#include 
using namespace Rcpp;

// From previous exercise; do not modify
// [[Rcpp::export]]
int choose_component(NumericVector weights, double total_weight) {
  double x = R::runif(0, total_weight);
  int j = 0;
  while(x >= weights[j]) {
    x -= weights[j];
    j++;
  }
  return j;
}

// [[Rcpp::export]]
NumericVector rmix(int n, NumericVector weights, NumericVector means, NumericVector sds) {
  // Check that weights and means have the same size
  int d = weights.size();
  if(means.size() != d) {
    stop("means size != weights size");
  }
  // Do the same for the weights and std devs
  if(___) {
    stop("sds size != weights size");
  }
  
  // Calculate the total weight
  double total_weight = ___;
  
  // Create the output vector
  NumericVector res(n);
  
  // Fill the vector
  for(int i = 0; i < n; i++) {
    // Choose a component
    int j = ___(___, ___);
    
    // Simulate from the chosen component
    res[i] = ___::___(___, ___);
  }
  
  return res;
}

/*** R
  weights <- c(0.3, 0.7)
  means <- c(2, 4)
  sds <- c(2, 4)
  rmix(10, weights, means, sds)
*/

Code bewerken en uitvoeren