Uma das coisas que considero mais interessantes ao adotar o R em um cursos introdutórios de Probabilidade e Estatística, é possibilitar que os estudante entendam (efetivamente) o que são as distribuições de probabilidades (inf. paramétrica) que eles estão começando a usar para tomar decisões em situação de incerteza. (Em outra palavras,: jogar a mágica na lata de lixo!) Uma das que mais gosto, que pode vir a ser útil para outras pessoas está abaixo: (Estou socializado: sujeito a críticas e sugestões...) # Simulação da origem da distribuição F (Snedecor) # Autor: J.C.Faria # Tamanho das amostras nn <- 05 # Tamanho da amostra do numerador nd <- 10 # Tamanho da amostra do denominador # Características da população mu <- 10 sigma <- 2 # Normal padrão # mu <- 0 # sigma <- 1 # Número de pares de amostras n <- 1e4 # Simulação s2n <- apply(matrix(rnorm(n*nn, mu, sigma), ncol=nn), 1, var) s2d <- apply(matrix(rnorm(n*nd, mu, sigma), ncol=nd), 1, var) require(fdth) plot(fdt(s2n/s2d, start=0, end=10, h=.05), type='d', xlim=c(0, 10), ylim=c(0, 0.8)) curve(df(x, nn-1, nd-1), col='darkgreen', add=TRUE, lwd=2) A conclusão óbvia a que se chega: A distribuição F descreve como se distribui a razão entre duas estimativas da variância de uma população normal! Portanto: Pode ser usada para decidir (sob as devidas condições) se duas estimativas da variância podem, ou não, serem consideradas como provenientes de uma mesma população normal. (Que é o uso mais básico da distribuição F, ou seja, teste de precisão). Gostaria de ver a galera desentocar esse tipo de script e postar aqui na lista! (Tenho mais uns poucos nessa linha) Abs, -- ///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\ Jose Claudio Faria UESC/DCET/Brasil joseclaudio.faria at gmail.com ///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\