Симуляция смеси двух гауссовых распределений
Смешанные модели могут показаться сложными, поэтому начнём с простого примера: сначала смоделируем несложную смесь, а затем постепенно перейдём к более сложным случаям. В этом упражнении вы создадите гауссову смешанную модель с двумя компонентами.
Это упражнение является частью курса
Смесевые модели в R
Инструкции к упражнению
- С помощью функции
sample()сгенерируйте 500 значений бинарной переменной, задав вероятность 0,8 для значения 1, и сохраните результат в объектcoin. - Затем создайте вектор
mixture, который выбирает значения из двух разных гауссовых распределений в зависимости от значенийcoin:- Если значение
coinравно 1, выполняйте выборку из нормального распределения со средним 5 и стандартным отклонением 2. - В противном случае выполняйте выборку из стандартного нормального распределения.
- Если значение
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
# 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)