Zacznij terazZacznij za darmo

Mieszanina trzech rozkładów Gaussa

Co się zmieni, gdy do symulacji dodamy kolejny rozkład? Zobaczysz, że zwiększenie liczby składowych rozszerza gęstość masy o dodatkowy rozkład – logika pozostaje jednak taka sama jak w poprzednim ćwiczeniu.

To ćwiczenie jest częścią kursu

Modele mieszane w R

Zobacz kurs

Instrukcje do ćwiczenia

  • Utwórz wektor assignments, który przyjmuje wartości 0, 1 i 2 z prawdopodobieństwem odpowiednio 0,3, 0,4 i 0,3.
  • Ramka danych mixture pobiera próbki z rozkładu Gaussa o mean równym 5 i sd równym 2, gdy assignments wynosi 1. Gdy assignments wynosi 2, mean to 10, a sd to 1. W pozostałych przypadkach stosowany jest standardowy rozkład normalny.
  • Narysuj histogram z 50 przedziałami.

Interaktywne ćwiczenie praktyczne

Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.

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..), ___ = ___)
Edytuj i uruchom kod