n<-50 B<-100 X<-matrix(0,10,n) komponente<-sample(1:2,prob=c(0.1,0.9),size=1000,replace=TRUE) m<-c(0,0) sd<-c(1,2) for(i in 1:10){ X[i,]<-rnorm(n,m[komponente],sd[komponente]) #uzorak iz normalne mesavine 0.1*Fi(x)+0.9*Fi(x/2) } T<-matrix(0,10,B) Tb<-c() Xs<-matrix(0,B,n) #matrica u koju se smestaju uzorci for(j in 1:10){ for(i in 1:B){ Xs[i,]<-sample(X[j,],n,replace=TRUE) Tb[i]<-(sqrt(n)*(mean(Xs[i,])-mean(X[j,])))/sqrt((1/n*sum(X[j,]-mean(X[j,]))^2)) T[j,i]<-Tb[i] } } a<-0 #zadata vrednost lambda<-rep(0,10) #matrica u koju se smešta 10 ocena for(j in 1:10){ for(i in 1:B){ if(T[j,i]<=a) #ako je zadovoljen uslov u okviru verovatnoce, povecava se frekvencija lambda[j]=lambda[j]+1/B } } lambda