Eșantionare dintr-un amestec de distribuții (II)

Algoritmul complet pentru eșantionarea dintr-o distribuție mixtă este:

Alege o componentă.
Generează un număr aleator normal folosind media și abaterea standard a componentei selectate.

choose_component(), din exercițiul anterior, este deja disponibilă. Aici vei finaliza al doilea pas și vei completa definiția funcției rmix().

Acest exercițiu face parte din cursul

Optimizarea codului R cu Rcpp

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Verifică că există tot atâtea abateri standard câte ponderi. Adică, dimensiunea vectorului sds este egală cu d.
Calculează total_weight ca sumă a ponderilor.
Alege o componentă apelând choose_component().
Simulează din componenta aleasă generând un număr aleator normal cu al j-lea element din means și sds.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

#include 
using namespace Rcpp;

// From previous exercise; do not modify
// [[Rcpp::export]]
int choose_component(NumericVector weights, double total_weight) {
  double x = R::runif(0, total_weight);
  int j = 0;
  while(x >= weights[j]) {
    x -= weights[j];
    j++;
  }
  return j;
}

// [[Rcpp::export]]
NumericVector rmix(int n, NumericVector weights, NumericVector means, NumericVector sds) {
  // Check that weights and means have the same size
  int d = weights.size();
  if(means.size() != d) {
    stop("means size != weights size");
  }
  // Do the same for the weights and std devs
  if(___) {
    stop("sds size != weights size");
  }
  
  // Calculate the total weight
  double total_weight = ___;
  
  // Create the output vector
  NumericVector res(n);
  
  // Fill the vector
  for(int i = 0; i < n; i++) {
    // Choose a component
    int j = ___(___, ___);
    
    // Simulate from the chosen component
    res[i] = ___::___(___, ___);
  }
  
  return res;
}

/*** R
  weights <- c(0.3, 0.7)
  means <- c(2, 4)
  sds <- c(2, 4)
  rmix(10, weights, means, sds)
*/

Editează și rulează codul