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Simular uma mistura de duas distribuições Gaussianas

Modelos de mistura podem ser bem difíceis de entender, então vamos começar simulando um modelo de mistura simples e avançar a partir daí. Neste exercício, você vai criar um Gaussian Mixture Model com dois componentes.

Este exercício faz parte do curso

Modelos de Mistura em R

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Instruções do exercício

  • Simule 500 amostras de uma variável binária usando sample() com probabilidade de 0,8 para o valor 1 e salve o resultado no objeto coin.
  • Em seguida, crie um vetor mixture que amostra de duas distribuições Gaussianas diferentes dependendo dos valores de coin, da seguinte forma:
    • Quando os valores de coin forem 1, amostre de uma distribuição normal com média 5 e desvio padrão 2.
    • Caso contrário, amostre de uma distribuição normal padrão.

Exercício interativo prático

Experimente este exercício completando este código de exemplo.

# 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)
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