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这是如何在混合高斯模型上绘制 ggplot 曲线的一些片段

上面的 Snippets 添加了 3 个 stat 函数以在混合分布密度上绘制一条集群线，参数 (args) 来自flexmix 模型，该模型由每个混合分布集群的均值和标准差组成，我想将其扩展为“ n 度”，因此它适用于绘制n 条混合分布的 n 簇的 n 条线。但我想知道是否有任何方法可以在不一一添加 stat_function 的情况下做到这一点

我得到了一个函数（混合了 beta 分布）：

我的任务是绘制 f(x) 的密度。

这是我的代码：

只是想知道这是否是正确的方法？我怎样才能使用密度函数来做到这一点？谢谢！

我一直在尝试使用蒙特卡罗模拟来估计 VAR 模型。我有 3 个内生变量。我需要一些关于这方面的指导。首先，我想添加一个异常值作为样本量的百分比。第二（同一模型的第二次模拟），我想添加多元污染正态分布，如 0.9N (0, I) + 0.1((0,0,0)',(100, 100, 100)) 而不是异常值。你能告诉我怎么做这些吗？谢谢你。

我有一些训练数据，我使用 sklearn.mixture.GaussianMixture 模块来预测三个法线的混合。我有一些不完整的数据，这是两个法线的混合。现在，我想预测数据的第三个正态分布。但我不太确定如何正确做出预测。

我正在考虑使用马氏距离分别计算第三个法线的平均值、方差和权重，但不确定这是否会给出正确的参数。

训练数据图和值

测试数据图和值

对此有何建议？

如何实现以下内容：创建高斯混合模型采样器。在这个采样器中，一个数据有 40% 的机会从 N(-1,1) 分布中采样，并且有 60% 的机会从 N(2,1/9) 分布中采样。采样 100,000 个数据并创建结果的密度直方图。在 R。

我应该使用 sample()，但我不确定在 prob = "" 中使用哪个向量。非常感谢任何帮助/指导，谢谢！