Оценка параметров при известных вероятностях
Оценка параметров смешанных моделей — задача непростая. Однако если вам известны вероятности принадлежности к каждому кластеру, оценить средние значения и доли кластеров становится значительно проще.
В этом упражнении вы будете работать с набором данных, сгенерированным на основе двух распределений Гаусса, — gaussian_sample_with_probs. В исходном виде он содержит только столбец x, однако здесь вам также предоставлены вероятности принадлежности к каждому кластеру (prob_cluster1 и prob_cluster2). Цель — оценить параметры, а затем визуализировать полученную смесь.
Это упражнение является частью курса
Смесевые модели в R
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
# Estimation of the means
___ <- ___ %>%
summarise(mean_cluster1= sum(___*prob_cluster1)/sum(prob_cluster1),
mean_cluster2 = sum(x*___)/sum(___))
means_estimates
# Estimation of the proportions
props_estimates <- ___ %>%
summarise(props_cluster1 = ___(prob_cluster1),
props_cluster2 = 1 - ___)
props_estimates