ПочатиПочніть безкоштовно

Візуалізація одномірної моделі змішування Гауса

Оскільки ви вже навчили модель і зберегли її в fit_mix_example, а параметри видобули в comp_1, comp_2 та comp_3 (а також у proportions), тепер побудуймо відповідні кластери разом із гістограмою щільності.

Щоб спростити це завдання, у середовищі визначено функцію fun_prop(). Вона повертає значення щільності для нормального розподілу, як dnorm, але додатково приймає пропорції.

Ця вправа є частиною курсу

Мішанинні моделі в R

Переглянути курс

Інструкції до вправи

  • Побудуйте гістограму щільності разом із кривими щільності для кожного кластера. Пам'ятайте, що датафрейм має назву mix_example.
  • Використайте функцію stat_function() з аргументом fun, що дорівнює fun_prop, щоб намалювати розподіл щільності для кожного кластера.

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

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]))
Редагувати та запускати код