ÎncepețiÎncepe gratuit

Amestec de trei distribuții Gaussiene

Ce se va schimba dacă adăugăm o altă distribuție în simularea noastră? Vei vedea că, pe măsură ce crește numărul de componente, densitatea de masă se extinde pentru a include distribuția suplimentară – dar logica rămâne aceeași ca în exercițiul anterior.

Acest exercițiu face parte din cursul

Mixture Models în R

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

  • Creează assignments, care ia valorile 0, 1 și 2 cu probabilitățile 0,3, 0,4 și, respectiv, 0,3.
  • Cadrul de date mixture eșantionează dintr-o distribuție Gaussiană cu mean-ul 5 și sd-ul 2 atunci când assignments este 1. Dacă assignments este 2, mean-ul este 10 și sd-ul este 1. Altfel, se folosește distribuția normală standard.
  • Trasează histograma cu 50 de intervale.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

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..), ___ = ___)
Editează și rulează codul