Acontece que ao truncar os dados num intervalo fechado, eles deixam de ser normais... (na verdade, esse e' um bom exercicio pro pessoal da graduacao q esteja fazendo probabilidade) Entao, o teste deu o resultado correto. Sem saber a historia completa do que vc quer fazer, acho dificil alguem conseguir te ajudar. Talvez, o que vc queira, seja definir uma distribuicao normal com parametros tais que a probabilidade de gerar numeros fora de um intervalo seja muuuito pequena... Por exemplo, se o intervalo de interesse for [2, 3] (como no exemplo que dei), entao uma das [infinitas] solucoes e' amostrar de: Normal(2.5, 0.05) outra seria Normal(2.5, 0.1) e ate Normal(2.5, 0.125) ## com alguns pontos ja' podendo cair fora do intervalo. Por exemplo: set.seed(1) x = rnorm(1000, 2.5, 0.1) range(x) ## 2.13 - 2.88 shapiro.test(x) ##p-value = 0.7256 benilton Em 29 de julho de 2014 16:08, Marcos Bissoli <mbissoli@gmail.com> escreveu:
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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