BaşlayınÜcretsiz başlayın

Üç Gaussian dağılımın karışımı

Simülasyonumuza başka bir dağılım eklersek ne değişir? Bileşen sayısını artırdığında kütle yoğunluğunun ek dağılımı da kapsayacak şekilde yayıldığını göreceksin; ancak mantık önceki egzersizle aynı şekilde ilerliyor.

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

R ile Karışım Modelleri

Kursa Göz Atın

Egzersiz talimatları

  • assignments adlı, sırasıyla 0, 1 ve 2 değerlerini 0.3, 0.4 ve 0.3 olasılıklarıyla alan bir değişken oluştur.
  • mixture veri çerçevesi, assignments 1 olduğunda mean değeri 5 ve sd değeri 2 olan bir Gaussian'dan örnekler. assignments 2 ise mean 10 ve sd 1'dir. Aksi halde standart normal dağılımdan örneklenir.
  • Histogramı 50 kutucuk (bin) ile çiz.

Uygulamalı etkileşimli egzersiz

Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.

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..), ___ = ___)
Kodu Düzenle ve Çalıştır