No presente trabalho apresentamos o algoritmo de simulacão perfeita CFTP, proposto em Propp & Wilson (1996). Seguindo o trabalho de Philippe & Robert (2003) implementamos o CFTP gerando amostras da distribuicão normal bivariada truncada no quadrante positivo. O algoritmo proposto e comparado com o amostrador de Gibbs e o método de rejeição. Finalmente, apresentamos sugestões para a implementação do CFTP para gerar amostras da distribuição normal truncada em dimensões maiores que dois e a geração de amostras em conjuntos diferente do quadrante positivo. / This project will display the CFTP perfect simulation algorithm presented at Propp & Wilson (1996). According to Philippe & Robert (2003) will be implemented the CFTP providing samples of the bivariate normal distribution truncated at the positive quadrant. The proposed algorithm is compared to the samples generated by Gibbs Sampler and by the rejection sampling ( or acceptance rejection method or \"accept-reject algorithm\"). Finally, suggestions to the implementation of CFTP in order to produce truncated normal distribution samples at bigger dimensions than two and the provide a diferent set of samples from the positive quadrant.

No presente trabalho apresentamos o algoritmo de simulacão perfeita CFTP, proposto em Propp & Wilson (1996). Seguindo o trabalho de Philippe & Robert (2003) implementamos o CFTP gerando amostras da distribuicão normal bivariada truncada no quadrante positivo. O algoritmo proposto e comparado com o amostrador de Gibbs e o método de rejeição. Finalmente, apresentamos sugestões para a implementação do CFTP para gerar amostras da distribuição normal truncada em dimensões maiores que dois e a geração de amostras em conjuntos diferente do quadrante positivo. / This project will display the CFTP perfect simulation algorithm presented at Propp & Wilson (1996). According to Philippe & Robert (2003) will be implemented the CFTP providing samples of the bivariate normal distribution truncated at the positive quadrant. The proposed algorithm is compared to the samples generated by Gibbs Sampler and by the rejection sampling ( or acceptance rejection method or \"accept-reject algorithm\"). Finally, suggestions to the implementation of CFTP in order to produce truncated normal distribution samples at bigger dimensions than two and the provide a diferent set of samples from the positive quadrant.