Questão FC372070
Deseja-se utilizar o método da transformação inversa para simular valores aleatórios da distribuição valor extremo, com função de densidade acumulada \(F(x)=1-e^{-exp\Bigl(\frac{x-
Geração de Números Aleatórios
FCC · 2022
Deseja-se utilizar o método da transformação inversa para simular valores aleatórios da distribuição valor extremo, com função de densidade acumulada \(F(x)=1-e^{-exp\Bigl(\frac{x-μ}{σ}\Bigl)}\) \(-\,∞<∞,σ>0.\) Considere a variável aleatória U distribuída uniformemente no intervalo (0,1) e lne = 1.
Então as observações simuladas de X são obtidas como
- X = \(μ\) + \(σ\) ln U
- X = \(μσ\) / (ln U)
- X = \(μ\)ln U + \(σ\)
- X = \(μ\) / (ln U) + \(σ\)
- X = \(μ\) + \(σ\) ln(−ln U)
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Gabarito
Errado
Comentário do professor
Aplicando o método da transformação inversa, seja \(U\) uma variável \emph{Uniforme}(0,1) e escreva \(F(x)=u\). Aqui \(F(x)=1-e^{-e^{\frac{x-\mu}{\sigma}}}\), então
\(u=1-e^{-e^{\frac{x-\mu}{\sigma}}}\). Isolando \(x\): \(1-u=e^{-e^{\frac{x-\mu}{\sigma}}}\), \(\ln(1-u)=-e^{\frac{x-\mu}{\sigma}}\),
\(-\ln(1-u)=e^{\frac{x-\mu}{\sigma}}\) e, tomando logaritmo, \(\ln(-\ln(1-u))=\frac{x-\mu}{\sigma}\).
Daí obtemos \(x=\mu+\sigma\ln(-\ln(1-u))\). Como \(1-U\) também é \emph{Uniforme}(0,1), podemos substituir \(1-u\) por \(U\) e escrever
\(X=\mu+\sigma\ln(-\ln U)\), que é a fórmula usada para simular a distribuição valor extremo.
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