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Metodos numericos


Enviado por   •  9 de Septiembre de 2015  •  Tareas  •  2.000 Palabras (8 Páginas)  •  180 Visitas

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Tarea1

        Metodos N´        umericos´

Control N◦1 de Metodos Num´        ericos Estad´        ısticos´

  1. Sea X, con −1 ≤ θ ≤ 1, una v.a. continua con f.d.p. dada por

f (x) = [pic 2](1+θx)I(1,1)(x).

(a) Calcule E[X] y F(x).

        Z 1        Z 1

        1        2)dx[pic 3]

        E[X] =        xf (x)dx =        (x +θx

        −1        −1 2

x21 θx31

        =        +[pic 4]

        4 −1        6 −1

= [pic 5] = [pic 6]

        Z x 1        1        θx2 x

        FX(x) =        [pic 7](1+θx)dx =        (x +        )[pic 8]

−1 2 2 2 −1 x θx2 1 θ

        =        +        +        −[pic 9]

        2        4        2        4

(b) Escriba el algoritmo del metodo de transformada inversa para simular valores´ de X. sea u U(0,1) entonces igualamos FX(x) = u :

θx2 +2x +2 − θ − 4u = 0

Calcularemos los valores de x resultantes de esta ec. cuadratica:

x [pic 10]

Algoritmo: para θ < 0

Generar u U(0,1)[pic 11]

Hacer x [pic 12]

Algoritmo: para θ > 0

[pic 13]Generar u U(0,1)

[pic 14]Hacer x [pic 15]

  1. Considere que es de interes la generaci´ on de valores provenientes de una v.a. normal´ estandar, i.e.,´ Z N(0,1) si su f.d.p. es dada por

f [pic 16]IR

Implemente el metodo de aceptaci´ on rechazo utilizando como distribuci´ on pro-´ puesta un modelo exponencial de tasa uno, i.e., Y exponencial(1) si su f.d.p. es dada por

g(y) = ey,y IR+

Como distribucion objetivo consideramos un modelo half-normal, i.e.,´        X = |Z| ∼ HN(0,1) si su f.d.p. es dada por

f [pic 17]

Utilizamos esta distribucion porque para obtener un valor normal est´        andar z, simu-´ lamos un valor half-normal x y hacemos z = x o z = −x equiprobablemente. En base al enunciado responda lo siguiente:

  1. Muestre que si Z N(0,1) entonces X = |Z| ∼ HN(0,1).

FX(x) = P (X x) = P (|Z| ≤ x)

P (x Z x) = P (Z x) P (Z ≤ −x)

[pic 18](x)[pic 19]

[pic 20]

  1. Calcule c el valor que maximiza f (x)/g(x) para todo x IR+.

        f (y)        √        x[pic 21]

=        e g(y) 2π

Para encontrar maximo de f[pic 22]g((yy)), Calcularemos puntos criticos:

d[pic 23]

        dy g(y)        2π

lo que implica:

x = 1 por lo tanto el valor que maximiza corresponde a:

        f (1)        2        1

        c =        = √        e2 = 1,315[pic 24]

        g(1)        2π

  1. Escriba el algoritmo del metodo de aceptaci´ on rechazo para simular valores´ provenientes de la distribucion de Z.´

Solucion:´

Generar u1 U(0,1) Hacer y = −ln(u)[pic 25]

Generar u2 U(0,1)

Si u[pic 26] hacer x=y sino volver a generar y

Si u2 < 0,5 hacer z = −x sino z = x

Repetir n-veces

  1. Considere la generacion de valores provenientes de una v.a.´ Beta(α,β), en que su f.d.p. es dada por

f (x|α,β) = [pic 27],α,β > 0

  1. Muestre que si X Gamma(α,1), Y Gamma(β,1) y X e Y son variables independientes, entonces XX+Y Beta(α,β) por metodo del jacobiano:

sea U = XX+Y y V = X +Y despejando obtenemos X = UV y Y = V (1 − U)

...

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