Cálculo dinámico de número de muestras necesarias para la estimación de la media

Question

Estoy tratando de estimar la media de una manera más o menos la distribución Gaussiana a través de muestreo. Yo no tengo ningún conocimiento previo acerca de su media o su varianza. Cada muestra es caro de obtener. ¿Cómo puedo dinámicamente decidir cuántas muestras necesito para obtener un cierto nivel de confianza y precisión? Alternativamente, ¿cómo puedo saber cuando puedo dejar de tomar las muestras?

Todas las respuestas a preguntas como esta, que puede encontrar parecen suponer un cierto conocimiento de la varianza, pero tengo que descubrir que a lo largo de la manera. Otros están orientados hacia la toma de encuestas, y no es claro para mí (principiante que soy), que generaliza-mi media no es w/en [0,1], etc.

Creo que esto es probablemente una pregunta simple con una bien conocida la respuesta, pero mi Google-fu se me fallaba. Incluso me está contando de qué buscar, sería útil.

Answer 1

Normalmente se desea en menos de 30 a invocar el teorema del límite central (aunque esto es algo arbitrario). A diferencia de en el caso de las encuestas, etc, que son modelados utilizando la distribución binomial, no se puede determinar un tamaño de muestra de antemano lo que garantiza un nivel de precisión con un proceso Gaussiano - depende de lo que los residuos consigue que determine el error estándar.

Cabe señalar que si usted tiene una sólida estrategia de muestreo, usted puede conseguir mucho más precisa de los resultados que con un mayor tamaño de la muestra con una mala estrategia.