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@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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