?Algoritmos estadísticos en R aplicados al análisis de datos y estudios de simulación.

#1. Dados los siguientes parámetros:<br /> <br />[login to view URL](1)<br />a = 2; t = 1.5; f = 5; c = 3<br />z = rnorm(f*c, 0, 1)<br />ghn = matrix(t*(abs(z))^(1/a), f, c)<br />n = length(ghn)<br /> <br /> <br />#2. Se genera la siguiente matriz, tras ejecutar ghn:<br /> <br />          [,1]      [,2]      [,3]<br />[1,] 1.1872325 1.3586956 1.8443177<br />[2,] 0.6428044 1.0472418 0.9365614<br />[3,] 1.3711909 1.2888873 1.1822822<br />[4,] 1.8945664 1.1382039 2.2322802<br />[5,] 0.8610415 0.8289294 1.5909414<br /> <br /> <br />#3. Se requiere el algoritmo para calcular “usando la función apply()” en cada columna de la matriz anterior, las siguientes funciones:<br /> <br />MVghn = function (x) n/x+sum(log(ghn))-n*(sum((ghn^(2*x))*log(ghn)))*((sum(ghn^(2*x)))^(-1))<br />MV1 = uniroot(MVghn, c(1e-2, 1e+2), tol=1e-4)$root<br />MV2= sqrt(((1/n)*(sum(ghn^(2*MV1))))^(1/MV1))<br /> <br /> <br />#4. Tras aplicar las funciones, la salida debería ser para “MV1” y para “MV2”:<br /> <br />        [,1]     [,2]     [,3]<br />MV1 2,361005 6,182170 3,071053<br />MV2 1,437466 1,243687 1,826753