Estymacja przy znanych prawdopodobieństwach
Estymacja parametrów modeli mieszanych nie jest łatwym zadaniem. Jeśli jednak znasz prawdopodobieństwa przynależności do poszczególnych skupień, wyznaczenie średnich i proporcji skupień staje się znacznie prostsze.
W tym ćwiczeniu skorzystasz ze zbioru danych gaussian_sample_with_probs, utworzonego przez dwa rozkłady Gaussa. W swojej podstawowej formie zawiera on jedynie kolumnę x, ale tutaj masz do dyspozycji również prawdopodobieństwa przynależności do każdego skupienia (prob_cluster1 i prob_cluster2). Celem jest estymacja parametrów, a następnie wizualizacja oszacowanej mieszaniny.
To ćwiczenie jest częścią kursu
Modele mieszane w R
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
# Estimation of the means
___ <- ___ %>%
summarise(mean_cluster1= sum(___*prob_cluster1)/sum(prob_cluster1),
mean_cluster2 = sum(x*___)/sum(___))
means_estimates
# Estimation of the proportions
props_estimates <- ___ %>%
summarise(props_cluster1 = ___(prob_cluster1),
props_cluster2 = 1 - ___)
props_estimates