ÎncepețiÎncepe gratuit

Vizualizarea unui model mixt gaussian univariat

Acum că ai ajustat modelul în fit_mix_example și ai extras parametrii în comp_1, comp_2 și comp_3 (precum și proportions), să reprezentăm grafic clusterele corespunzătoare împreună cu histograma de densitate.

Pentru a simplifica această etapă, funcția fun_prop() a fost definită în mediul de lucru. Aceasta returnează valorile de densitate pentru o distribuție gaussiană, similar cu dnorm, dar acceptă și proporțiile ca argument.

Acest exercițiu face parte din cursul

Mixture Models în R

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

  • Reprezintă histograma de densitate împreună cu densitatea fiecărui cluster. Reține că setul de date se numește mix_example.
  • Folosește funcția stat_function() cu argumentul fun egal cu fun_prop pentru a desena distribuția de densitate pentru fiecare cluster.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

ggplot(___) + ___(aes(x = x, y = ..density..)) + 
  stat_function(geom = "line", fun = fun_prop, 
                args = list(mean = ___[1], sd = ___[2], 
                proportion = proportions[1])) +
  stat_function(geom = "line", fun = fun_prop, 
                args = list(mean = comp_2[1], sd = comp_2[2], 
                proportion = ___[2]))+
  stat_function(geom = "line", fun = ___, 
                args = list(mean = comp_3[1], sd = comp_3[2], 
                proportion = proportions[3]))
Editează și rulează codul