BaşlayınÜcretsiz başlayın

Dağılımların karışımından örnekleme (II)

Bir karışım dağılımından örnekleme için tam algoritma şöyledir:

  1. Bir bileşen seç.
  2. Seçilen bileşenin ortalama ve standart sapmasını kullanarak normal bir rastgele sayı üret.

Önceki egzersizdeki choose_component() fonksiyonu hazır. Burada ikinci adımı tamamlayacak ve rmix() tanımını bitireceksin.

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

Rcpp ile R Kodunu Optimize Etme

Kursa Göz Atın

Egzersiz talimatları

  • Standart sapma sayısının ağırlık sayısıyla aynı olduğunu kontrol et. Yani sds'nin boyutu d ile aynı olmalı.
  • total_weight'i ağırlıkların toplamı olarak hesapla.
  • choose_component() çağırarak bir bileşen seç.
  • Seçilen bileşenden, means ve sds'nin j'inci elemanlarını kullanarak normal bir rastgele sayı üreterek simüle et.

Uygulamalı etkileşimli egzersiz

Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.

#include 
using namespace Rcpp;

// From previous exercise; do not modify
// [[Rcpp::export]]
int choose_component(NumericVector weights, double total_weight) {
  double x = R::runif(0, total_weight);
  int j = 0;
  while(x >= weights[j]) {
    x -= weights[j];
    j++;
  }
  return j;
}

// [[Rcpp::export]]
NumericVector rmix(int n, NumericVector weights, NumericVector means, NumericVector sds) {
  // Check that weights and means have the same size
  int d = weights.size();
  if(means.size() != d) {
    stop("means size != weights size");
  }
  // Do the same for the weights and std devs
  if(___) {
    stop("sds size != weights size");
  }
  
  // Calculate the total weight
  double total_weight = ___;
  
  // Create the output vector
  NumericVector res(n);
  
  // Fill the vector
  for(int i = 0; i < n; i++) {
    // Choose a component
    int j = ___(___, ___);
    
    // Simulate from the chosen component
    res[i] = ___::___(___, ___);
  }
  
  return res;
}

/*** R
  weights <- c(0.3, 0.7)
  means <- c(2, 4)
  sds <- c(2, 4)
  rmix(10, weights, means, sds)
*/
Kodu Düzenle ve Çalıştır