BaşlayınÜcretsiz başlayın

Tek Değişkenli Gauss Karışım Modelini Görselleştirme

Modeli fit_mix_example içine uydurdun ve parametreleri comp_1, comp_2 ve comp_3 (ayrıca proportions) olarak çıkardın; şimdi bu kümeleri yoğunluk histogramı üzerinde çizelim.

Bu amaç için, çalışma ortamında fun_prop() fonksiyonu tanımlandı. Bu fonksiyon, dnorm gibi bir Gauss dağılımının yoğunluk değerlerini verir, ancak ayrıca oranları da kabul edecek şekilde genişletilmiştir.

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

R ile Karışım Modelleri

Kursa Göz Atın

Egzersiz talimatları

  • Yoğunluk histogramını, her kümenin yoğunluğu ile birlikte görselleştir. Veri çerçevesinin adının mix_example olduğunu unutma.
  • Her küme için yoğunluk dağılımını çizmek üzere, fun argümanı fun_prop olacak şekilde stat_function() fonksiyonunu kullan.

Uygulamalı etkileşimli egzersiz

Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.

ggplot(___) + ___(aes(x = x, y = ..density..)) + 
  stat_function(geom = "line", fun = fun_prop, 
                args = list(mean = ___[1], sd = ___[2], 
                proportion = proportions[1])) +
  stat_function(geom = "line", fun = fun_prop, 
                args = list(mean = comp_2[1], sd = comp_2[2], 
                proportion = ___[2]))+
  stat_function(geom = "line", fun = ___, 
                args = list(mean = comp_3[1], sd = comp_3[2], 
                proportion = proportions[3]))
Kodu Düzenle ve Çalıştır