Kom igångKom igång gratis

Blandning av tre normalfördelningar

Vad händer om vi lägger till ytterligare en fördelning i simuleringen? Du kommer att se att fler komponenter sprider massdensiteten så att den täcker in den extra fördelningen – men logiken är densamma som i föregående övning.

Den här övningen är en del av kursen

Blandningsmodeller i R

Visa kurs

Övningsinstruktioner

  • Skapa assignments, som antar värdena 0, 1 och 2 med sannolikheterna 0,3, 0,4 respektive 0,3.
  • Dataramen mixture samplar från en normalfördelning med mean 5 och sd 2 när assignments är 1. Om assignments är 2 är mean 10 och sd 1. Annars används standardnormalfördelningen.
  • Rita ett histogram med 50 intervall.

Interaktiv övning med praktiskt arbete

Testa den här övningen genom att slutföra den här exempelkoden.

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..), ___ = ___)
Redigera och kör kod