BaşlayınÜcretsiz başlayın

Tahmin edilen kümeleri görselleştir

Bu noktada, gaussian_sample veri çerçevesindeki iki kümeyi keşfettin. Bu egzersizde, 10. yineleme için tahmin edilen kümelerin verilere nasıl uyduğunu görselleştireceksin. means_iter10 ve props_iter10 vektörleri ortamda hazır durumda.

Bunun için, mevcut bir grafiğin üzerine bir fonksiyon bindirmene olanak tanıyan ggplot2 fonksiyonu stat_function()'ı kullanacaksın. Kullanacağın fonksiyon, ortalama ve Gauss dağılımının oranını argüman olarak alan fun_gaussian() adlı bir eğri fonksiyonudur.

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

R ile Karışım Modelleri

Kursa Göz Atın

Egzersiz talimatları

Değişken x için histogramı yoğunluk modunda çiz ve fun_gaussian() fonksiyonu ile birlikte stat_function() kullanarak tahmin edilen eğrileri ekle.

Uygulamalı etkileşimli egzersiz

Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.

___ %>% 
  ggplot() + geom_histogram(aes(x = ___, y = ___), bins = 200) +
  stat_function(geom = "line", fun = fun_gaussian,
                args = list(mean = means_iter10[1], proportion = ___[1])) +
  stat_function(geom = "line", fun = fun_gaussian,
                args = list(mean = ___[2], proportion = props_iter10[2]))
Kodu Düzenle ve Çalıştır