Obrigado Walmes,
Mas no meu caso não consegui expressar essa relação do tipo
curvatura máxima (cotovelo) entre o CV e o número de amostras, segue
tentativa abaixo:
################################################################################
pop.total<-rnorm(10000,mean=20,sd=15)
i<-c(2,4,8,156,1250,2500,5000,7500)## Quantidade de amostras
n.sim<-999 ## Número de simulações
RES=NULL
for(Nsim in 1:n.sim){
for(Nam in 1:length(i)){
amostras<-sample(pop.total,i[Nam]) ## Amostragem com reposição
m.amostras<-mean(amostras) ## Media encontrada nas amostras
err.amost<-100-((mean(amostras)/mean(pop.total))*100) ### Erro
amostral
RES=rbind(RES,c(Nsim,i[Nam],err.amost))
}}
#
length(RES[,1])
err.sd<-aggregate(RES, by = list(RES[,2]), FUN = "sd")
##Retirando a média das simulações
err.mean<-aggregate(RES, by = list(RES[,2]), FUN = "mean")
##Retirando a média das simulações
dados<-cbind(err.sd[,1],100*(err.sd[,4]/err.mean[,4])) ### Numero
de amostras e CV
plot(dados[,1],dados[,2])
#
#
#
mod<-nls(dados[,2]~a/dados[,1]^b,start=list(a=1,b=1))## Modelo
não linear para determinar a queda do CV com o tamanho da amostra
summary(mod) ###
Obrigado,
Alexandre
Em 20/03/2013 14:49, Walmes Zeviani
escreveu:
Esses estudos de
tamanho de amostra normalmente são baseados em alguma medida que
expressa quantidade de informação em função do número de
elementos na amostra. Em geral essa medida de informação pode
ser o CV, a amplitude da margem de erro (ou o próprio erro
padrão) para a média da população (ou outro parâmetro de
interesse). Quanto maior a informação menor o erro padrão e por
isso essas medidas de incerteza diminuem com o tamanho da
amostra. Você pode representar isso por um modelo não linear de
decaimento e escolher o tamanho da amostra a partir dele. Usa-se
às vezes o modelo linear-platô e o valor da abcissa (o cotovelo)
como tamanho de amostra.
À disposição.
Walmes.
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Walmes Marques
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Alexandre dos Santos
Proteção Florestal
Coordenador do curso Técnico em Florestas
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