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

[Paulo Justiniano]

> 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.

Nao é surpresa!!!

voce caiu em uma falácia.
Voce pode gerar amostras perfeitas de uma distribuição e testar a 
aderencia
a medida que gerar mais amostras vai comecar a rejeitar sempre a aderencia 
a esta distribuicao

pq?
pq com uma amostra muito grande voce acaba **sempre** rejeitando a 
hipotese, qq diferenca por mais irrelavante que seja é considerada 
significativa.

este é mais um de uma longa lista de argumentos criticos a testes de 
hipótese ....


> 
> 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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