<div dir="ltr">Opa, ali na sua parte de Simulação da amostra, veja que eu crio uma matriz de tamanho n*n, dai vou realizando sua simulação e guardando nela.<div>Da pra otimizar isso usando apply, se colocar o seu codigo da simulação dentro de uma função, mas colocar outro for é relativamente mais simples.</div><div>Basta a cada iteração, guardar sua simulação, uma linha de tamanho n da matriz, na matriz que você criou.</div><div>Veja que agora cada linha da matriz saida é uma simulação.<br><div><br></div><div><div>## Tamanho da Amostra</div><div>n=10</div><div><br></div><div>## Parâmetros 1</div><div>a <- c(4.5,1.5)</div><div>b <- c(3.0,9.0)</div><div>p <- c(0.5,0.5)</div><div><br></div><div>## Função Acumulada Inversa</div><div>fmenos1_kuma = function(x,a,b){</div><div> (1-(1-x)^(1/b))^(1/a)</div><div>}</div><div><br></div><div>## Mistura </div><div>mkuma = function(x){</div><div> (a[1]*b[1]*(x^(a[1]-1))*(1-x^a[1])^(b[1]-1))*p[1] + </div><div> (a[2]*b[2]*(x^(a[2]-1))*(1-x^a[2])^(b[2]-1))*p[2]</div><div>}</div><div><br></div><div>## Simulação da amostra</div><div><br></div><div>#Crie uma matriz para receber os dados</div><div>saida<-matrix(NA,n,n)</div><div>saida</div><div><br></div><div><br></div><div>for(j in 1:n) {</div><div> u1 <- runif(n)</div><div> u2 <- runif(n)</div><div> x <- numeric(n)</div><div> for (i in 1:n){</div><div> if(u1[i] < p[1]) x[i]= fmenos1_kuma(u2[i],a[1],b[1])</div><div> if(u1[i] >= p[1]) x[i]= fmenos1_kuma(u2[i],a[2],b[2])</div><div> }</div><div> saida[,j]<-x</div><div>}</div><div><br></div><div>saida</div></div></div><div><br></div><div><br></div><div><br></div><div>Espero ter ajudado. Se não for fazer muitas simulações isso deve resolver :)</div></div><div class="gmail_extra"><br><div class="gmail_quote">Em 19 de novembro de 2014 15:23, Thiago Touya <span dir="ltr"><<a href="mailto:thiagotouya@gmail.com" target="_blank">thiagotouya@gmail.com</a>></span> escreveu:<br><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex"><div dir="ltr"><div>Boa tarde!</div><div><br></div><div>Senhores, peço sua ajuda para criar um código que gere um número 'n' de amostras de tamanho 'n'.</div><div><br></div><div>Atualmente, consigo fazer apenas uma amostra de tamanho 'n', mas gostaria de fazer de um modo prático a geração de outras 'n-1' amostras. No final gostaria de armazenar tudo numa matriz 'nxn'.</div><div><br></div><div>Segue o código que estou usando para a geração de uma amostra:</div><div><br></div><div>## Tamanho da Amostra<br>n=100</div><div><br></div><div>## Parâmetros 1<br>a <- c(4.5,1.5)<br>b <- c(3.0,9.0)<br>p <- c(0.5,0.5)</div><div><br></div><div>## Função Acumulada Inversa<br>fmenos1_kuma = function(x,a,b){<br> (1-(1-x)^(1/b))^(1/a)<br>}</div><div><br></div><div>## Mistura <br>mkuma = function(x){<br> (a[1]*b[1]*(x^(a[1]-1))*(1-x^a[1])^(b[1]-1))*p[1] + <br> (a[2]*b[2]*(x^(a[2]-1))*(1-x^a[2])^(b[2]-1))*p[2]<br>}</div><div><br></div><div>## Simulação da amostra <br></div><div> u1 <- runif(n)<br> u2 <- runif(n)<br> x <- numeric(n)<br> for (i in 1:n){<br> if(u1[i] < p[1]) x[i]= fmenos1_kuma(u2[i],a[1],b[1])<br> if(u1[i] >= p[1]) x[i]= fmenos1_kuma(u2[i],a[2],b[2])<br> }<br><br clear="all"></div><div><br></div><div>O que eu pensei em fazer foi adicionar um outro 'For' no passo da simulação da </div><div>amostra, mas não consegui alimentar um objeto 'y' com os valores gerados para cada amostra.</div><div><br></div><div><br></div><div>Obrigado.</div><span class="HOEnZb"><font color="#888888"><div><br>-- <br></div><div>Att,<br>Thiago Morais de Carvalho (61 - 8169-5094)<br></div>
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Leia o guia de postagem (<a href="http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia" target="_blank">http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia</a>) e forneça código mínimo reproduzível.<br></blockquote></div><br><br clear="all"><div><br></div>-- <br><div class="gmail_signature"><div dir="ltr"><div>Grato<br>Augusto C. A. Ribas</div>
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