ПочатиПочніть безкоштовно

Оцінювання за відомих імовірностей

Оцінити параметри для мішаних моделей нелегко. Проте якщо вам задані імовірності належності до кожного кластера, оцінювання середніх і часток кластерів уже не таке складне.

У цій вправі ви працюватимете з набором даних, згенерованим двома гаусовими розподілами, — gaussian_sample_with_probs. У початковому вигляді він містить лише стовпчик x, а тут додатково надано імовірності для кожного кластера (prob_cluster1 і prob_cluster2). Мета — оцінити параметри, а потім візуалізувати отриману мішанину.

Ця вправа є частиною курсу

Мішанинні моделі в R

Переглянути курс

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# Estimation of the means
___ <- ___ %>% 
  summarise(mean_cluster1= sum(___*prob_cluster1)/sum(prob_cluster1),
            mean_cluster2 = sum(x*___)/sum(___))
means_estimates

# Estimation of the proportions
props_estimates <- ___ %>% 
  summarise(props_cluster1 = ___(prob_cluster1),
            props_cluster2 = 1 - ___)
props_estimates
Редагувати та запускати код