[R-br] Amostragem em um vetor
Fernando Souza
nandodesouza em gmail.com
Quinta Setembro 28 16:37:54 -03 2017
Uma solução.
O comando retorna um dataframe contendo uma coluna com as médias e outra
com os desvios. A partir daí fazer os graficos fica a seu sabor.
populacao <- rchisq(100000, df = 10)
tamanhoAmostra <- c(6,14,16,18,20)
##x:dados a serem amostrados
##n= tamanho da amostra
##r =número de repetições. deve ser um valor inteiro
amostra <- function(x,n,r){
a <- list() ##guarda as amostras
rptn <- list() ##guarda a repetição da amostragem
for(i in 1:length(n)){
z <- 1
while(z <= r){
rptn[[z]] <- sample(x,size = n[i])
names(rptn)[z] <- paste0("repetição",z)
z = z + 1
}
a[,i] <- rptn
}
return(a)
}
amostrados <- amostra(populacao,tamanhoAmostra,2)
#install.packages("plyr")
library(plyr)
resultado <- ldply (amostrados,function(x){
media <- mean(c(x$repetição1,x$repetição2))
desvio <- sd(c(x$repetição1,x$repetição2))
resposta <- data.frame(media,desvio)
return(resposta)
})
##você pode converter o dataframe para matrix
as.matrix(resultado)
Em 28 de setembro de 2017 15:45, FHRB Toledo via R-br <
r-br em listas.c3sl.ufpr.br> escreveu:
> 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)
>> ############################# ##############################
>> ############################## ##
>>
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