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@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!
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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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