[R-br] Amostragem em um vetor

Quinta Setembro 28 15:45:24 -03 2017

Isso tem bastante cara de um exercício de classe. De qualquer forma, segue
uma versão funcionando que se aproxima muito da sua explicação:

> library(plyr)
> library(ggplot2)

> R <- 1E4 # tamanho da populacao
> S <- 1E3 # quantidade de amostras
> T <- 2:50 # tamanho das amostras
> names(T) <- T # nomeando vetor

> pop <- rnorm(R) # populacao

> ## cavalor de forca... : gera os dados
> sampler <- function(t, s, p) ldply(t, .id = 'size',
                                     function(ts) t(sapply(lapply(1:S,

function(ss) sample(x = p,

size = t,

replace = TRUE)),
                                                           function(x) c(mu
= mean(x), sigma = sd(x)))))

> ## resume por tamanho de amostras
> dados <- mutate(ddply(sampler(T, S, pop), .(size),
                        summarize, muBar = mean(mu), sigmaBar =
mean(sigma)),
                  size = as.numeric(as.character(size)))

> ## media das medias
> ggplot(dados, mapping = aes(x = size, y = muBar)) + geom_point()

> ## media dos desvios
> ggplot(dados, mapping = aes(x = size, y = sigmaBar)) + geom_point()

Vale a pena revisar e testar tudo novamente, sobre as saídas como matriz,
deixo isso para suas adaptações.

att,
FH

2017-09-27 19:24 GMT-05:00 Andre Oliveira via R-br <r-br em listas.c3sl.ufpr.br
>:

> Vou tentar explicar melhor!
>
> " para cada  tam repetir  nam (vezes)"
>
>
> Seria repetir as amostragens:
>
> amostras de 2 em 2  um número k vezes. (Teria aqui k desvios-padrão e k
> medias). salvar media dos desvios e media das media!
>
> amostras de 3 em 3  um número k vezes. (Teria aqui k desvios-padrão e k
> medias). salvar media dos desvios e media das media!
>
>
> amostras de 4 em 4  um número k vezes. (Teria aqui k desvios-padrão e k
> medias). salvar media dos desvios e media das media!
>
> ............................................................
> ............................................................
> ............................................................
> ....................
>
>
> amostras de j em j  um número k vezes. (Teria aqui k desvios-padrão e k
> medias). salvar media dos desvios e media das media!
>
>
> Plotar os vetores salvos!
>
> André Oliveira Souza. Graduação em Matemática, mestrado em estatística
> aplicada.Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Espirito
> Santo.  IFES
>
>
> Em Quarta-feira, 27 de Setembro de 2017 15:02, Fernando Souza <
> nandodesouza em gmail.com> escreveu:
>
>
> Acredito que isso deva te ajudar. Não entendi muito bem o que quis dizer
> com  " para cada  tam repetir  nam (vezes)" , por isso o código abaixo
> não faz nenhuma repetição dos valores amostrados , porém acredito que é
> fácil de ajustar.
>
> populacao <- rchisq(100000, df = 10)
> tamanho <- c(6,14,16,18,20) # diferentes tamanhos para amostrar
>
> amostra <- function(x,n){
>     a <- list()
>
>     for(i in 1:length(n)){
>
>         a[[i]] <- sample(x,size = n[i])
>
>
>         }
>    return(a)
>
> }
> amostrados <- amostra(populacao,tamanho)
>
> #install.packages("plyr")
> library(plyr)
>
> resultado <- ldply (amostrados,function(x){
>    media <- mean(x)
>    desvio <- sd(x)
>
>    resposta <- data.frame(media,desvio)
>    return(resposta)
>
> })
>
> ##você pode converter o dataframe para matrix
> as.matrix(resultado)
>
>
> Em 26 de setembro de 2017 22:42, Andre Oliveira via R-br <
> r-br em listas.c3sl.ufpr.br> escreveu:
>
> Boa noite,
> preciso de amostrar em um vetor de nome populacao amostras de tamanho n,
> com n variando de tamanhos  [2; tam] e para cada  tam repetir  nam
> (vezes) e assim pegar a estimativas de media e dos desvios -padrão das
> amostras.
>
>
> Para cada amostra obtida extrair desvio padrão, média e guardar em uma
> matriz com vazia com NAs!  Ao final plotar a média dos desvios e a media
> das medias em função de cada n.
>
> Tentei fazer,  mas sem sucesso! Caso alguém pude ajudar ficarei grato!
>
>
> ############################## ##############################
> #########################
>
> n=10
> populacao <- rchisq(100000, df = n)
> mu=n
> s=sqrt(2*n)
> mu
> s
>
> par(mfrow = c(1, 3))
> hist(populacao, prob=T, main="Y ~ Quiquadrado(GL=10)",xlab=" ",
> yla="Densidade",col=" limegreen")
>
> amostragem<-function( populacao, tam, nam)
>   {
>    SD<-NULL
>    media<-NULL
>     X <-matrix(NA, tam, 2)
>     {
>     for(i in 2:nam)
>     amostra<-sample(populacao,tam)
>     SD[i]=sd(amostra)
>     media[i]<-mean(amostra)
>    X[i,] <- c(mean(SD), mean(media))
>     }
> print(cbind(mean(SD),mean( media))
> print(X)
> plot.ts(SD, pch=19, type = "p", xlab="Número de folhas amostrada",
> ylab="Estimativa da Variabiliade", lty=2,xaxp=c(0,150,10))
> plot.ts(media, pch=19, type = "p", xlab="Número de folhas amostrada",
> ylab="Estimativa da média", lty=2,xaxp=c(0,150,10))
> }
>
>
> amostragem(populacao, 150, 50000)
>  ############################# ##############################
> ############################## ##
>
> obg
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