[R-br] set.seed

[Daniel Marcelino]

Vou checar a referência Benilton, obrigado. Fiquei curioso em saber se é
possível estabelecer padrões de semente para se obter resultados
semelhantes dado o vetor de probabilidades.

Abs
Daniel


2013/5/1 Benilton Carvalho <beniltoncarvalho em gmail.com>

> Daniel,
>
> eu to, na real, confuso....
>
> Pela descricao do seu problema, vc possui 50 unidades... Destas, 25
> devem ser alocadas a um tratamento... e as remanescentes, a um segundo
> tratamento.
>
> Se for este o problema, ele nao e' modelado com uma Bernoulli...
> (lembre das hipoteses da Bernoulli: a) dois resultados; b)
> probabilidade de sucesso constante; c) ensaios independentes)
>
> Sendo como descrevi acima, tudo o q vc quer e' aleatorizar os labels
> "trat1" e "trat2" (25 de cada) nos individuos disponiveis, como
> sugerido pelo Gledson.
>
> sample(rep(0:1, 25))
>
> Agora, se vc quiser "mmmmeeeeiiiiixxxxxmo" entender o lance da semente
> q faz uma Bernoulli distribuir 25/25, entao e' ler:
>
> Matsumoto, M. and Nishimura, T. (1998) Mersenne Twister: A
> 623-dimensionally equidistributed uniform pseudo-random number
> generator, _ACM Transactions on Modeling and Computer Simulation_,
>  *8*, 3-30.
>
> abs, b
>
> Em 1 de maio de 2013 22:10, Daniel Marcelino <dmarcelino em live.com>
> escreveu:
> > Valeu Gledson, a solução eu sabia. Eu estou procurando mais informações
> > sobre como descobrir o padrão da semente para que isso aconteça, como nos
> > dois últimos exemplos que eu enviei.
> >
> > Daniel
> >
> >
> >
> > 2013/5/1 gledson picharski <gledson.picharski em gmail.com>
> >>
> >> sorteia sem reposição um conjunto que tenha 25 zeros e 25 uns.
> >>
> >> ## solução 1
> >> set.seed(111)
> >> sample(rep(c(0,1),25))
> >>
> >> ## solução 2
> >> set.seed(111)
> >> rep(c(0,1),25)[sample(1:50)]
> >>
> >>
> >> _________________
> >> Gledson Picharski
> >>
> >>
> >>
> >>
> >>
> >> Em 1 de maio de 2013 19:48, Daniel Marcelino <dmarcelino em live.com>
> >> escreveu:
> >>>
> >>> Caros, estou realizando um experimento e acabei constatando que a
> semente
> >>> que eu distribuir é fundamental para eu obter as amostras binárias.
> >>> Eu estou interessado em distribuir 25 unidades para tratamento e o
> >>> restante para controle. Há alguma maneira de saber, sem ser por
> tentativa e
> >>> erro, que minha distribuição terá 25 unidades em cada categoria?
> >>>  Por exemplo,
> >>>
> >>> > # 50 Bernoulli trials
> >>> > set.seed(51)
> >>> > T <- sample(c(0,1), 50, replace=TRUE, prob=c(25/50, 25/50))
> >>> > table(T)
> >>> T
> >>>  0  1
> >>> 22 28
> >>>
> >>> > set.seed(12345)
> >>> > T <- sample(c(0,1), 50, replace=TRUE, prob=c(25/50, 25/50))
> >>> > table(T)
> >>> T
> >>>  0  1
> >>> 23 27
> >>>
> >>> > set.seed(123)
> >>> > T <- sample(c(0,1), 50, replace=TRUE, prob=c(25/50, 25/50))
> >>> > table(T)
> >>> T
> >>>  0  1
> >>> 25 25
> >>>
> >>> > set.seed(2)
> >>> > T <- sample(c(0,1), 50, replace=TRUE, prob=c(25/50, 25/50))
> >>> > table(T)
> >>> T
> >>>  0  1
> >>> 25 25
> >>>
> >>>
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> >>> \begin{signature}
> >>> Daniel Marcelino
> >>> ☁ dm.silva em umontreal.ca
> >>> ☎ (514) 343 6111 #3799
> >>> Skype: d.marcelino
> >>> ✎ 3200 Jean Brillant,  Office C5071
> >>> Montreal, QC; H3T 1N8
> >>> Canada
> >>> \end{signature}
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> >>> "Small steps toward a much better world"
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> >>> Leia o guia de postagem (http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e forneça
> >>> código mínimo reproduzível.
> >>
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