j'essaie de retrouver les données qui servent au package capushe de R qui permet faire une sélection de modèles en se basant sur l'heuristique de pente.
https://www.rdocumentation.org/packages/capushe/versions/1.1.1/topics/datacapushe
Je pense que j'ai un gros problème de compréhension des étapes, je m'explique :
1.The simulated dataset is composed of $n=1000$ observations in $\R^3$.
It consists of an equiprobable mixture of three large "bubble" groups centered at $\nu_1=(0,0,0)$, $\nu_2=(6,0,0)$ and $\nu_3=(0,6,0)$ respectively.
Pour moi, cela correspond à faire ça :
Code : Tout sélectionner
X1<-mvrnorm(n=1000,mu=rep(0,3),Sigma=diag(1,3))
X2<-mvrnorm(n=1000,mu=c(0,6,0),Sigma=diag(1,3))
X3<-mvrnorm(n=1000,mu=c(0,0,6),Sigma=diag(1,3))
2.
Each bubble group $j$ is simulated from a mixture of seven components according to the following density distribution: n=1000 observations in \R3.
Each bubble group j is simulated from a mixture of seven components according to the following density distribution: (je n'arrive pas à l'écrire ici mais vous pourriez la voir sur le lien)
Code : Tout sélectionner
mu1=c(0,0,0)
mu2=c(0,0,1.5)
mu3=c(0,1.5,0)
mu4=c(1.5,0,0)
mu5=c(0,0,-1.5)
mu6=c(0,-1.5,0)
mu7=c(-1.5,0,0)
mu=rbind(mu1,mu2,mu3,mu4,mu5,mu6,mu7)
X<-cbind(X1,X2,X3)
for (i in 2:7)
{
f[i]=dnorm(X,mean=mu1+v1,sd=diag(1,3)) + 0.1*dnorm(X,mean=mu[i,] +v1,sd=0.1*diag(1,3))
}
Pour résumer je ne sais pas si ma compréhension de la première étape est bonne et je ne sais pas comment faire la simulation de chaque groupe à partir de la fonction de distribution donnée.
Merci d'avance pour votre aide