Seus comentários são pertinentes Benilton. Houve falta de "precisão" nos termos que eu usei. Por outro lado, a função que o Edson sugiriu é bem explicativa e há até alguns comentários no próprio script da função que elucidaram minhas dúvidas.
Abraço, Daniel 2011/6/13 Benilton Carvalho <[email protected]>: > Existem umas definicoes que precisam ficar claras. > > Precisao, em estatistica, refere-se a variancia. > > Poder (cuja estimativa eh o que a saida apresentada mostra) eh a > probabilidade de rejeitar a hipotese nula dado que a hipotese nula > seja falsa. > > O que a saida apresenta e' o poder estimado (a prob de rejeitar H0 > dado q H0 seja falsa *E* que os parametros sejam tais como dados), > nada com respeito a 'precisao'... > > b > > 2011/6/14 Edson Lira <[email protected]>: >> Está, lembrando que ao trabalhar com mais de um fator, você faz cálculo >> para um fator e estende para os demais. >> Veja que o exemplo considere em delineamento simples. >> >> Edson Lira >> Estatístico >> Manaus-Amazonas >> ________________________________ >> De: Adriano Carvalho Costa <[email protected]> >> Para: [email protected] >> Enviadas: Domingo, 12 de Junho de 2011 19:17 >> Assunto: Re: [R-br] número mínimo de casos em glm e betafit >> >> Edson, >> >> A interpretação do Daniel esta correta? >> >> >> Em 10 de junho de 2011 10:30, Daniel Marcelino <[email protected]> >> escreveu: >> >> Obrigado pela dica de livro. >> Se eu entendi o seu exemplo, ele está indicando se eu tiver usando 4 >> parâmetros e meu n for 5, minha precisão será de apenas 35%. Esse >> valor sobre para 90% se, por outro lado meu n for 15, correto? >> >> Daniel >> >> 2011/6/10 Edson Lira <[email protected]>: >>> Daaniel, dê uma olhada nestes exemplos do R. >>> >>> >>> power.anova.test(groups=4, n=5, between.var=1, within.var=3) >>> # Power = 0.3535594 >>> >>> power.anova.test(groups=4, between.var=1, within.var=3, >>> power=.80) >>> # n = 11.92613 >>> >>> ## Assume we have prior knowledge of the group means: >>> groupmeans <- c(120, 130, 140, 150) >>> power.anova.test(groups = length(groupmeans), >>> between.var=var(groupmeans), >>> within.var=500, power=.90) # n = 15.18834 >>> >>> No crcpress.com, tem um livro que talvez possa te ajudar muito. >>> Probability >>> and Statistics with R. >>> >>> >>> >>> >>> Edson Lira >>> Estatístico >>> Manaus-Amazonas >>> ________________________________ >>> De: Daniel Marcelino <[email protected]> >>> Para: [email protected] >>> Enviadas: Quinta-feira, 9 de Junho de 2011 12:52 >>> Assunto: Re: [R-br] número mínimo de casos em glm e betafit >>> >>> Acho que não é o caso, o modelo tem 6 parâmetros e 42 e 35 obs. Minha >>> dúvida surgiu porque um colega usou esses modelos, mas sem a certeza >>> do tamanho da amostra. >>> >>> Obrigado, >>> Daniel >>> >>> 2011/6/9 Paulo Justiniano <[email protected]>: >>>> Bem Daniel, is vai depender de quantoas parametros(p) voce estiver >>>> tentando >>>> estimar (quantas covariáveis tem etc). >>>> Voce sempre precisa de mais observacoes (n) do que parametros no modelo >>>> para >>>> poder estimar e podem obter os erros padroes das estimativas. >>>> Afora isto, os algoritmos devem rodar mas evidentemente a incerteza e >>>> mesmo >>>> estabilidade numerica vao ser comprometidas se n ~ p >>>> >>>> >>>> On Thu, 9 Jun 2011, Daniel Marcelino wrote: >>>> >>>>> Caros, alguém saberia me informar se existe algum limite mínimo de >>>>> casos para uma análise de glm, gls e betafit? Não achei nenhuma >>>>> informação que me levasse diretamente a este ponto. >>>>> _______________________________________________ >>>>> R-br mailing list >>>>> [email protected] >>>>> https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br >>>> >>>> _______________________________________________ >>>> R-br mailing list >>>> [email protected] >>>> https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br >>>> >>>> >>> >>> >>> >>> -- >>> Daniel Marcelino >>> http://danielmarcelino.zip.net >>> Skype: d_marcelino >>> _______________________________________________ >>> R-br mailing list >>> [email protected] >>> https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br >>> >>> >>> >>> _______________________________________________ >>> R-br mailing list >>> [email protected] >>> https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br >>> >>> >> >> >> >> -- >> Daniel Marcelino >> http://danielmarcelino.zip.net >> Skype: d_marcelino >> _______________________________________________ >> R-br mailing list >> [email protected] >> https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br >> >> >> _______________________________________________ >> R-br mailing list >> [email protected] >> https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br >> >> >> >> _______________________________________________ >> R-br mailing list >> [email protected] >> https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br >> Leia o guia de postagem (http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e forneça código >> mínimo reproduzível. >> > > > > -- > Successful people ask better questions, and as a result, they get > better answers. (Tony Robbins) > _______________________________________________ > R-br mailing list > [email protected] > https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br > Leia o guia de postagem (http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e forneça código > mínimo reproduzível. > -- Daniel Marcelino http://danielmarcelino.zip.net Skype: d_marcelino _______________________________________________ R-br mailing list [email protected] https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br Leia o guia de postagem (http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e forneça código mínimo reproduzível.
