НачатьНачать бесплатно

Смесь трёх гауссовских распределений

Что изменится, если добавить в симуляцию ещё одно распределение? Вы увидите, что увеличение числа компонент распределяет плотность масс с учётом дополнительного распределения, однако логика остаётся такой же, как в предыдущем упражнении.

Это упражнение является частью курса

Смесевые модели в R

Посмотреть курс

Инструкции к упражнению

  • Создайте assignments, которое принимает значения 0, 1 и 2 с вероятностями 0,3, 0,4 и 0,3 соответственно.
  • Фрейм данных mixture выполняет выборку из гауссовского распределения с mean равным 5 и sd равным 2, если assignments равно 1. Если assignments равно 2, то mean равно 10, а sd равно 1. В остальных случаях используется стандартное нормальное распределение.
  • Постройте гистограмму с 50 столбцами.

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

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..), ___ = ___)
Редактировать и запускать код