Perfeito Walmes, Era isto mesmo que eu buscava, Abraço, Alexandre Em 20/03/2013 17:31, Walmes Zeviani escreveu:
Alexandre,
Segue um CMR simples:
# tamanho de amostra para medida de interesse que # é o erro absoluto ao estimar a média da população # erro = abs(média_estimada-média_verdadeira)
pop.total <- rnorm(10000, mean=20, sd=15) # população m <- mean(20) # média verdadeira i <- unique(floor(2^seq(1, 12, by=0.5))); i # tamanhos de amostra nr <- 100 # número de execuções de reamostragem fun <- function(size, pop, m){ # função que calcula o erro a partir de uma amostra x <- sample(pop, size, replace=TRUE) # retorna a diferença entre estimado e real abs(mean(x)-m) }
results1 <- sapply(i, function(j){ replicate(nr, fun(size=j, pop=pop.total, m=m)) }) str(results1) # matriz: colunas correspondem à i results2 <- colMeans(results1) # tira a média para cada i results2
plot(results2~i) plot(results2~log2(i))
# qual o tamanho de amostra para ter um erro no ponto # médio entre o máximo (quando n=1) e o mínimo (n->infinito, erro=0)
n0 <- nls(results2~A*B^(-log2(i)+1), start=list(A=1, B=1)) coef(n0)
perc <- 0.3 # erro tolerado de 30% do máximo (usuário define) xi <- -log(perc)/log(coef(n0)["B"])+1 # tamanho de amostra correspondente
plot(results2~log2(i), xlim=c(1, max(log2(i))), ylim=c(0,max(results2, coef(n0)["A"])), xlab="Tamanho da amostra (log2 unidades)", ylab="Erro absoluto médio ao estimar a média") abline(v=1, lty=2) with(as.list(coef(n0)), curve(A*B^(-x+1), add=TRUE)) with(as.list(coef(n0)), abline(h=A*c(1,perc), v=xi, lty=2, col=2))
ceiling(2^xi) # tamanho de amostra à ser considerado
À disposição. Walmes.
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