library(tmvtnorm)
dado_simulado <- rmvnorm(n, mean=media, sigma=sigma)
em que n é tamanho da sua amostra simulada
media é um vetor de medias das variaveis X1 e X2
sigma é uma matriz de covariancias das variaveis X1 e X2.
para maiores informações tente ?tmvtnorm
Espero ter ajudado.
Em 19 de junho de 2012 17:04, Rodrigo Coster
<rcoster@gmail.com> escreveu:
Caros,
o R tem alguma função para simulação de distribuições bivariadas?
Seguem as funções densidades e distribuição da distribuição que tenho intesse em simular (u e v são as variaveis, tauU e tauL os parametros, todos no intervalo (0,1))
dsjc <- function(u,v,tauU,tauL) {
## Adaptado do Código para Matlab de Andrew Patton - http://publicecondukeedu/~ap172/codehtml
k1 = 1/log2(2-tauU)
k2 = -1/log2(tauL)
CL1 = ((1 - (1 - u)^k1)^(k2 - 1)* (1 - u)^(k1 - 1)*(-1 + k1*(k2* (-1 + (-1 + (1 - (1 - u)^k1)^(-k2) + (1 - (1 - v)^k1)^(-k2))^(k2^(-1))) + (-1 + (1 - (1 - u)^k1)^(-k2) + (1 - (1 - v)^k1)^(-k2))^(k2^(-1))))* (1 - (-1 + (1 - (1 - u)^k1)^(-k2) + (1 - (1 - v)^k1)^(-k2))^(-k2^(-1)))^(k1^(-1))* (1 - (1 - v)^k1)^(k2 - 1)* (1 - v)^(k1 - 1))
CL2 = (((-1 + (-1 + (1 - (1 - u)^k1)^(-k2) + (1 - (1 - v)^k1)^(-k2))^(k2^(-1)))^2) * ((1 - (1 - u)^k1)^k2 + (1 - (1 - v)^k1)^k2 - (1 - (1 - u)^k1)^k2* (1 - (1 - v)^k1)^k2)^2)
CL1 = CL1/CL2
k1 = 1/log2(2-tauL)
k2 = -1/log2(tauU)
u = 1-u
v = 1-v
CL3 = ((1 - (1 - u)^k1)^(k2 - 1)* (1 - u)^(k1 - 1)*(-1 + k1*(k2* (-1 + (-1 + (1 - (1 - u)^k1)^(-k2) + (1 - (1 - v)^k1)^(-k2))^(k2^(-1))) + (-1 + (1 - (1 - u)^k1)^(-k2) + (1 - (1 - v)^k1)^(-k2))^(k2^(-1))))* (1 - (-1 + (1 - (1 - u)^k1)^(-k2) + (1 - (1 - v)^k1)^(-k2))^(-k2^(-1)))^(k1^(-1))* (1 - (1 - v)^k1)^(k2 - 1)* (1 - v)^(k1 - 1))
CL4 = (((-1 + (-1 + (1 - (1 - u)^k1)^(-k2) + (1 - (1 - v)^k1)^(-k2))^(k2^(-1)))^2) * ((1 - (1 - u)^k1)^k2 + (1 - (1 - v)^k1)^k2 - (1 - (1 - u)^k1)^k2* (1 - (1 - v)^k1)^k2)^2)
CL3 = CL3/CL4
CL = 0.5*(CL1+CL3)
return(CL)
}
psjc <- function(U,V,tauU,tauL) {
## Adaptado do Código para Matlab de Andrew Patton - http://publicecondukeedu/~ap172/codehtml
K = 1/log2(2-tauU);
G = -1/log2(tauL);
out1 = 1-((1-(((1-((1-U)^K))^(-G))+((1-((1-V)^K))^(-G))-1)^(-1/G))^(1/K));
K = 1/log2(2-tauL); # switching the upper and lower measures
G = -1/log2(tauU);
U = 1-U;
V = 1-V;
out2 = (1-U) + (1-V) - 1 + 1-((1-(((1-((1-U)^K))^(-G))+((1-((1-V)^K))^(-G))-1)^(-1/G))^(1/K));
out1 = 0.5*(out1+out2);
return(out1)
}
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Natália da Silva Martins
Bacharel em Estatística - Universidade Estadual de Maringá/ UEM
Mestranda em Estatística e Experimentação Agronômica - ESALQ/ USP
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