Ola, para simular uma normal bivariada tem-se 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 <[email protected]> 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) > } > > > > _______________________________________________ > R-br mailing list > [email protected] > https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br > Leia o guia de postagem (http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e forneça > código mínimo reproduzível. > -- Natália da Silva Martins Bacharel em Estatística - Universidade Estadual de Maringá/ UEM Mestranda em Estatística e Experimentação Agronômica - ESALQ/ USP Contato: (19) 8306-4743
_______________________________________________ R-br mailing list [email protected] https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br Leia o guia de postagem (http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e forneça código mínimo reproduzível.
