Opa, ali na sua parte de  Simulação da amostra, veja que eu crio uma matriz de tamanho n*n, dai vou realizando sua simulação e guardando nela.
Da pra otimizar isso usando apply, se colocar o seu codigo da simulação dentro de uma função, mas colocar outro for é relativamente mais simples.
Basta a cada iteração, guardar sua simulação, uma linha de tamanho n da matriz, na matriz que você criou.
Veja que agora cada linha da matriz saida é uma simulação.

## Tamanho da Amostra
n=10

## Parâmetros 1
a <- c(4.5,1.5)
b <- c(3.0,9.0)
p <- c(0.5,0.5)

## Função Acumulada Inversa
fmenos1_kuma = function(x,a,b){
 (1-(1-x)^(1/b))^(1/a)
}

## Mistura 
mkuma = function(x){
 (a[1]*b[1]*(x^(a[1]-1))*(1-x^a[1])^(b[1]-1))*p[1] + 
 (a[2]*b[2]*(x^(a[2]-1))*(1-x^a[2])^(b[2]-1))*p[2]
}

## Simulação da amostra

#Crie uma matriz para receber os dados
saida<-matrix(NA,n,n)
saida


for(j in 1:n) {
    u1 <- runif(n)
    u2 <- runif(n)
    x  <- numeric(n)
    for (i in 1:n){
        if(u1[i] <  p[1]) x[i]= fmenos1_kuma(u2[i],a[1],b[1])
        if(u1[i] >= p[1]) x[i]= fmenos1_kuma(u2[i],a[2],b[2])
    }
    saida[,j]<-x
}

saida



Espero ter ajudado. Se não for fazer muitas simulações isso deve resolver :)

Em 19 de novembro de 2014 15:23, Thiago Touya <thiagotouya@gmail.com> escreveu:
Boa tarde!

Senhores, peço sua ajuda para criar um código que gere um número 'n' de amostras de tamanho 'n'.

Atualmente, consigo fazer apenas uma amostra de tamanho 'n', mas gostaria de fazer de um modo prático a geração de outras 'n-1' amostras. No final gostaria de armazenar tudo numa matriz 'nxn'.

Segue o código que estou usando para a geração de uma amostra:

## Tamanho da Amostra
n=100

## Parâmetros 1
a <- c(4.5,1.5)
b <- c(3.0,9.0)
p <- c(0.5,0.5)

## Função Acumulada Inversa
fmenos1_kuma = function(x,a,b){
 (1-(1-x)^(1/b))^(1/a)
}

## Mistura
mkuma = function(x){
 (a[1]*b[1]*(x^(a[1]-1))*(1-x^a[1])^(b[1]-1))*p[1] +
 (a[2]*b[2]*(x^(a[2]-1))*(1-x^a[2])^(b[2]-1))*p[2]
}

## Simulação da amostra
 u1 <- runif(n)
 u2 <- runif(n)
 x  <- numeric(n)
 for (i in 1:n){
  if(u1[i] <  p[1]) x[i]= fmenos1_kuma(u2[i],a[1],b[1])
  if(u1[i] >= p[1]) x[i]= fmenos1_kuma(u2[i],a[2],b[2])
 }


O que eu pensei em fazer foi adicionar um outro 'For' no passo da simulação da
amostra, mas  não consegui alimentar um objeto 'y' com os valores gerados para cada amostra.


Obrigado.

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Att,
Thiago Morais de Carvalho (61 - 8169-5094)

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Grato
Augusto C. A. Ribas
 
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