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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

  1. X = \(μ\) + \(σ\) ln U
  2. X = \(μσ\) / (ln U)
  3. X = \(μ\)ln U + \(σ\)
  4. X = \(μ\) / (ln U) + \(σ\)
  5. 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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