Aula 1 - Simulação Monte Carlo em Linguagem R

# Gerando números aleatórios
a<- rnorm(10000)
hist(a,breaks = 250,freq = F,
     col="turquoise",lwd=3,xlab = "Lucro",
     ylab = "Densidade",main="Histograma")
curve(dnorm(x,mean(a),sd(a)),
  add = T, col="magenta", lwd=4)

set.seed(10);a2<- rnorm(10000)
hist(a2,breaks = 250,freq = F,
     col="turquoise",lwd=3,xlab = "Lucro",
     ylab = "Densidade",main="Histograma")
curve(dnorm(x,mean(a2),sd(a2)),
  add = T, col="magenta", lwd=4)

b<-rnorm(10000,100,10)
hist(b,breaks = 200,freq = F,
     col="blue",lwd=3,xlab = "Lucro",
     ylab = "Densidade",main="Histograma")
curve(dnorm(x,mean(b),sd(b)),
  add = T, col="magenta", lwd=4)

curve(pnorm(x,mean(b),sd(b)),
from = min(b),to=max(b),col="purple",
lwd=4, xlab = "Lucro",ylab = "Densidade")

#======= 1 Simulação =============================
n=1000000 # Número de Simulações
z<- c() # Vetor nulo
startime<- Sys.time() # Tempo da Simulação
startime

[1] "2024-03-08 11:13:37 -03"

library(triangulr) # FDP triangular
for (i in 1:n) {
  preco<- runif(1,23,30)
  custoMP<- rtri(1,3,15,7)
  custoMOD<- rnorm(1,10,.5)
  Demanda<- round(runif(1,6000,22000),0)
  CDF= 100000
  y=(preco-custoMP-custoMOD)*Demanda-CDF
  z[i]<- y
}
endtime<-Sys.time()
endtime # Tempo total da Simulação

[1] "2024-03-08 11:14:00 -03"

endtime-startime

Time difference of 23.24999 secs

hist(z,breaks = 300,freq = F,col="grey",
     lwd=4, xlab = "Lucro",
     ylab = "Densidade",main="Histograma")
curve(dnorm(x,mean(z),sd(z)),
      add = T, col="turquoise", lwd=4)

segments(0,0,0,1,col="orange",lwd=3)

cat("O risco é", pnorm(0,mean(z),sd(z)))

O risco é 0.4126859