[R-br] Geração de números aleatórios com amplitude determinada

[Benilton Carvalho]

Acontece que ao truncar os dados num intervalo fechado, eles deixam de ser
normais... (na verdade, esse e' um bom exercicio pro pessoal da graduacao q
esteja fazendo probabilidade) Entao, o teste deu o resultado correto.

Sem saber a historia completa do que vc quer fazer, acho dificil alguem
conseguir te ajudar.

Talvez, o que vc queira, seja definir uma distribuicao normal com
parametros tais que a probabilidade de gerar numeros fora de um intervalo
seja muuuito pequena... Por exemplo, se o intervalo de interesse for [2, 3]
(como no exemplo que dei), entao uma das [infinitas] solucoes e' amostrar
de:

Normal(2.5, 0.05)

outra seria Normal(2.5, 0.1)

e ate Normal(2.5, 0.125) ## com alguns pontos ja' podendo cair fora do
intervalo.

Por exemplo:

set.seed(1)
x = rnorm(1000, 2.5, 0.1)
range(x) ## 2.13 - 2.88
shapiro.test(x) ##p-value = 0.7256

benilton


Em 29 de julho de 2014 16:08, Marcos Bissoli <mbissoli em gmail.com> escreveu:

> Prezados,
>
> Agradeço imensamente a todos que colaboraram. As propostas de Benilton e
> Ivan funcionaram com muita velocidade, mesmo quando solicitei uma simulação
> de 1534 dados. No entanto, quando apliquei o teste de aderência
> (Shapiro-Wilk), o valor de p indicou que os dados NÃO obedeciam a uma
> distribuição normal.
>
> Testei tanto as duas propostas quanto o meu código usando um n=100,
> pensando se seria um problema do tamanho da amostra. Com o meu "loop", o
> teste indicou distribuição Normal (p>0.05), mas com as duas propostas deu
> um p<0.05.
>
> Creio que meus conhecimentos ainda iniciais no software não me permitiram
> compreender a proposta de Walmes para eu testar. Não consegui identificar
> onde eu deveria incluir meus parâmetros de n, valor máx, valor mín, média e
> desvio padrão.
>
> De qualquer forma, agradeço muito a disposição de todos em ajudar.
>
> Abraços fraternos,
>
>
> Em 29 de julho de 2014 14:19, walmes . <walmeszeviani em gmail.com> escreveu:
>
>> Se eu fosse gerar da normal truncada, eu iria proceder usando o método da
>> inversa da acumulada. Talvez seja mais rápido. O com while pode demorar
>> demais se a taxa de rejeição for grande. Por exemplo, o tempo para gerar
>> sem números entre 0 e 1 é maior do que para gerar entre -1 e 1 porque a
>> taxa de rejeição no primeiro caso é maior.
>>
>> par(mfrow=c(1,2))
>> curve(dnorm(x, 0, 1), -3, 3)
>> abline(v=c(-0.5, 2), lty=2)
>> curve(pnorm(x, 0, 1), -3, 3)
>> abline(v=c(-0.5, 2), lty=2)
>> layout(1)
>>
>> lim <- pnorm(c(-0.5, 2), 0, 1)
>> u <- runif(100, lim[1], lim[2])
>> y <- qnorm(u, 0, 1)
>>
>> par(mfrow=c(1,2))
>> curve(dnorm(x, 0, 1), -3, 3)
>> abline(v=c(-0.5, 2), lty=2)
>> rug(y)
>> curve(pnorm(x, 0, 1), -3, 3)
>> abline(v=c(-0.5, 2), lty=2)
>> rug(u, side=2)
>> rug(y)
>> layout(1)
>>
>> À disposição.
>> Walmes.
>>
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