Daniel, eu to, na real, confuso....
Pela descricao do seu problema, vc possui 50 unidades... Destas, 25 devem ser alocadas a um tratamento... e as remanescentes, a um segundo tratamento. Se for este o problema, ele nao e' modelado com uma Bernoulli... (lembre das hipoteses da Bernoulli: a) dois resultados; b) probabilidade de sucesso constante; c) ensaios independentes) Sendo como descrevi acima, tudo o q vc quer e' aleatorizar os labels "trat1" e "trat2" (25 de cada) nos individuos disponiveis, como sugerido pelo Gledson. sample(rep(0:1, 25)) Agora, se vc quiser "mmmmeeeeiiiiixxxxxmo" entender o lance da semente q faz uma Bernoulli distribuir 25/25, entao e' ler: Matsumoto, M. and Nishimura, T. (1998) Mersenne Twister: A 623-dimensionally equidistributed uniform pseudo-random number generator, _ACM Transactions on Modeling and Computer Simulation_, *8*, 3-30. abs, b Em 1 de maio de 2013 22:10, Daniel Marcelino <[email protected]> escreveu: > Valeu Gledson, a solução eu sabia. Eu estou procurando mais informações > sobre como descobrir o padrão da semente para que isso aconteça, como nos > dois últimos exemplos que eu enviei. > > Daniel > > > > 2013/5/1 gledson picharski <[email protected]> >> >> sorteia sem reposição um conjunto que tenha 25 zeros e 25 uns. >> >> ## solução 1 >> set.seed(111) >> sample(rep(c(0,1),25)) >> >> ## solução 2 >> set.seed(111) >> rep(c(0,1),25)[sample(1:50)] >> >> >> _________________ >> Gledson Picharski >> >> >> >> >> >> Em 1 de maio de 2013 19:48, Daniel Marcelino <[email protected]> >> escreveu: >>> >>> Caros, estou realizando um experimento e acabei constatando que a semente >>> que eu distribuir é fundamental para eu obter as amostras binárias. >>> Eu estou interessado em distribuir 25 unidades para tratamento e o >>> restante para controle. Há alguma maneira de saber, sem ser por tentativa e >>> erro, que minha distribuição terá 25 unidades em cada categoria? >>> Por exemplo, >>> >>> > # 50 Bernoulli trials >>> > set.seed(51) >>> > T <- sample(c(0,1), 50, replace=TRUE, prob=c(25/50, 25/50)) >>> > table(T) >>> T >>> 0 1 >>> 22 28 >>> >>> > set.seed(12345) >>> > T <- sample(c(0,1), 50, replace=TRUE, prob=c(25/50, 25/50)) >>> > table(T) >>> T >>> 0 1 >>> 23 27 >>> >>> > set.seed(123) >>> > T <- sample(c(0,1), 50, replace=TRUE, prob=c(25/50, 25/50)) >>> > table(T) >>> T >>> 0 1 >>> 25 25 >>> >>> > set.seed(2) >>> > T <- sample(c(0,1), 50, replace=TRUE, prob=c(25/50, 25/50)) >>> > table(T) >>> T >>> 0 1 >>> 25 25 >>> >>> >>> -- >>> \begin{signature} >>> Daniel Marcelino >>> ☁ [email protected] >>> ☎ (514) 343 6111 #3799 >>> Skype: d.marcelino >>> ✎ 3200 Jean Brillant, Office C5071 >>> Montreal, QC; H3T 1N8 >>> Canada >>> \end{signature} >>> >>> "Small steps toward a much better world" >>> >>> _______________________________________________ >>> 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. >> >> >> >> _______________________________________________ >> 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. > > > > > -- > \begin{signature} > Daniel Marcelino > ☁ [email protected] > ☎ (514) 343 6111 #3799 > Skype: d.marcelino > ✎ 3200 Jean Brillant, Office C5071 > Montreal, QC; H3T 1N8 > Canada > \end{signature} > > "Small steps toward a much better world" > > _______________________________________________ > 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. _______________________________________________ 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.
