Bắt đầu ngayBắt đầu miễn phí

Mô phỏng hỗn hợp của hai phân phối Gaussian

Mixture models có thể khá khó hiểu, nên hãy bắt đầu bằng cách mô phỏng một mô hình hỗn hợp đơn giản, rồi từ đó tiến lên. Trong bài này, bạn sẽ tạo một Gaussian Mixture Model với hai thành phần.

Bài tập này là một phần của khóa học

Các Mô hình Hỗn hợp trong R

Xem khóa học

Hướng dẫn bài tập

  • Mô phỏng 500 mẫu từ một biến nhị phân bằng sample() với xác suất 0.8 cho giá trị 1 và lưu kết quả vào đối tượng coin.
  • Sau đó, tạo một vector mixture lấy mẫu từ hai phân phối Gaussian khác nhau tùy theo giá trị của coin như sau:
    • Khi các giá trị của coin là 1, lấy mẫu từ phân phối chuẩn có trung bình 5 và độ lệch chuẩn 2.
    • Ngược lại, lấy mẫu từ phân phối chuẩn chuẩn tắc.

Bài tập tương tác thực hành trực tiếp

Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.

# Create coin object
coin <- ___(c(0,___), size = ___, 
               replace = TRUE, prob = c(0.2, ___))

# Sample from two different Gaussian distributions
___ <- ifelse(___ == 1, rnorm(n = ___, mean = ___, sd = ___), 
                  rnorm(n = ___))

# Check the first elements
head(mixture)
Chỉnh sửa và Chạy Mã