從混合分配取樣（I）
「混合分配」是一種其機率密度為多個常態分配密度（元件）的線性組合的分配。每個元件都有一個「權重」（被選中的機率）、一個平均數，以及一個標準差（與一般常態分配相同）。
你將用兩個練習逐步完成這個演算法。此處請完成 choose_component() 的定義，以選出要取樣的元件。
本練習屬於課程
用 Rcpp 最佳化 R 程式碼
練習說明
- 使用
R命名空間中的runif()，從0到total_weight產生一個均勻亂數。 - 在 while 迴圈中，將
x以weights的第j個元素遞減。
動手互動練習
試著完成這個範例程式碼，體驗一下這個練習。
#include
using namespace Rcpp;
// [[Rcpp::export]]
int choose_component(NumericVector weights, double total_weight) {
// Generate a uniform random number from 0 to total_weight
double x = ___::___(0, ___);
// Remove the jth weight from x until x is small enough
int j = 0;
while(x >= weights[j]) {
// Subtract jth element of weights from x
___;
j++;
}
return j;
}
/*** R
weights <- c(0.3, 0.7)
# Randomly choose a component 5 times
replicate(5, choose_component(weights, sum(weights)))
*/