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 Zeviani
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