Hỗn hợp của ba phân phối Gaussian
Điều gì sẽ thay đổi nếu chúng ta thêm một phân phối nữa vào mô phỏng? Bạn sẽ thấy rằng tăng số lượng thành phần sẽ dàn trải mật độ khối để bao gồm phân phối bổ sung, nhưng logic vẫn giống như ở bài tập trước.
Bài tập này là một phần của khóa học
Các Mô hình Hỗn hợp trong R
Hướng dẫn bài tập
- Tạo
assignments, nhận các giá trị 0, 1 và 2 với xác suất lần lượt là 0.3, 0.4 và 0.3. - Khung dữ liệu
mixturelấy mẫu từ một Gaussian vớimeanbằng 5 vàsdbằng 2 khiassignmentsbằng 1. Nếuassignmentsbằng 2, thìmeanbằng 10 vàsdbằng 1. Ngược lại, đó là phân phối chuẩn tắc. - Vẽ biểu đồ histogram với 50 bins.
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
number_observations <- 1000
# Create the assignment object
assignments <- sample(
c(0,1,2), size = number_observations, replace = TRUE, prob = c(0.3, ___, 0.3)
)
# Simulate the GMM with 3 distributions
mixture <- data.frame(
x = ifelse(___ == 1, rnorm(n = number_observations, mean = ___, sd = ___), ifelse(assignments == 2, rnorm(n = number_observations, mean = ___, sd = ___), rnorm(n = ___)))
)
# Plot the mixture
mixture %>%
ggplot() + ___(aes(x = x, y = ..density..), ___ = ___)