[R-br] Teste para decisão do número ótimo de amostra [RESOLVIDO]
Hélio Gallo Rocha
heliogallorocha em gmail.com
Quarta Março 27 12:31:10 BRT 2013
Caros Alexandre e Walmes.
Estou usando este teste de decisão de número de amostras para ver se minha
amostragem está ok.
Mas fiquei na dúvida sobre o valor 10000 da linha
pop.total <- rnorm(10000, mean=20, sd=15)
Vou exemplificar com dados de previsão de safra em café, no caso, são
relativos a altura da planta de café.
Estas medidas referem a coleta em 3 pontos da lavoura, cada ponto é
composto por 5 plantas, então sd e mean são de 15 plantas.
Estes 3 pontos amostrais estão dentro de uma área de 1.42 ha com 1775
plantas.
sd=0.2587516
mean= 3.013333
assim acho que o valor 10000 seria 1775, ok?
Posso determinar o numero de amostras para para uma área de 20 ha com 37085
plantas?
Grato
Hélio
Em 27 de março de 2013 12:30, Hélio Gallo Rocha
<heliogallorocha em gmail.com>escreveu:
> Caros Alexandre e Walmes.
>
> Estou usando este teste de decisão de número de amostras para ver se minha
> amostragem está ok.
>
> Mas fiquei na dúvida sobre o valor 10000 da linha
>
> pop.total <- rnorm(10000, mean=20, sd=15)
>
>
>
> Vou exemplificar com dados de previsão de safra em café, no caso, são
> relativos a altura da planta de café.
> Estas medidas referem a coleta em 3 pontos da lavoura, cada ponto é
> composto por 5 plantas, então sd e mean são de 15 plantas.
> Estes 3 pontos amostrais estão dentro de uma área de 1.42 ha com 1775
> plantas.
>
> sd=0.2587516
> mean= 3.013333
>
> assim acho que o valor 10000 seria 1775, ok?
>
> Posso determinar o numero de amostras para para uma área de 20 ha
> com 37085 plantas?
>
> Grato
>
> Hélio
>
>
>
> Em 20 de março de 2013 18:49, ASANTOS [via R-br] <
> ml-node+s2285057n4658689h27 em n4.nabble.com> escreveu:
>
> Perfeito Walmes,
>>
>> Era isto mesmo que eu buscava,
>>
>> Abraço,
>>
>> Alexandre
>>
>>
>> Em 20/03/2013 17:31, Walmes Zeviani escreveu:
>>
>> Alexandre,
>>
>> Segue um CMR simples:
>>
>> # tamanho de amostra para medida de interesse que
>> # é o erro absoluto ao estimar a média da população
>> # erro = abs(média_estimada-média_verdadeira)
>>
>> pop.total <- rnorm(10000, mean=20, sd=15) # população
>> m <- mean(20) # média verdadeira
>> i <- unique(floor(2^seq(1, 12, by=0.5))); i # tamanhos de amostra
>> nr <- 100 # número de execuções de
>> reamostragem
>> fun <- function(size, pop, m){
>> # função que calcula o erro a partir de uma amostra
>> x <- sample(pop, size, replace=TRUE)
>> # retorna a diferença entre estimado e real
>> abs(mean(x)-m)
>> }
>>
>> results1 <- sapply(i,
>> function(j){
>> replicate(nr, fun(size=j, pop=pop.total, m=m))
>> })
>> str(results1) # matriz: colunas correspondem à i
>> results2 <- colMeans(results1) # tira a média para cada i
>> results2
>>
>> plot(results2~i)
>> plot(results2~log2(i))
>>
>> # qual o tamanho de amostra para ter um erro no ponto
>> # médio entre o máximo (quando n=1) e o mínimo (n->infinito, erro=0)
>>
>> n0 <- nls(results2~A*B^(-log2(i)+1), start=list(A=1, B=1))
>> coef(n0)
>>
>> perc <- 0.3 # erro tolerado de 30% do máximo
>> (usuário define)
>> xi <- -log(perc)/log(coef(n0)["B"])+1 # tamanho de amostra correspondente
>>
>> plot(results2~log2(i),
>> xlim=c(1, max(log2(i))), ylim=c(0,max(results2, coef(n0)["A"])),
>> xlab="Tamanho da amostra (log2 unidades)",
>> ylab="Erro absoluto médio ao estimar a média")
>> abline(v=1, lty=2)
>> with(as.list(coef(n0)), curve(A*B^(-x+1), add=TRUE))
>> with(as.list(coef(n0)), abline(h=A*c(1,perc), v=xi, lty=2, col=2))
>>
>> ceiling(2^xi) # tamanho de amostra à ser considerado
>>
>> À disposição.
>> Walmes.
>>
>>
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