寻找样本量
Finding Sample Size
我正在尝试使用多种方法（Wald、Wilson、Clopper-Pearson、Jeffreys 等）来计算置信区间的样本量。我一直无法在 R 中找到如何计算这些。除了蛮力之外，还有更好的方法来计算这些吗？ R 是否有一个包可以输出所有以进行比较？
我在 n.clopper.pearson{GenBinomApps} 之类的问题上一直没有成功，其中一些需要大量的手工计算。我已经为 Wald 方法做了这个：
#Variables
z <- 1.95996
d <- .05
p <- 0.5
q <- 1 - p
#Wald
n_wald <- (z^2 * (p*q))/(d^2)
n_wald
但是，除了猜测和检查方法之外，我还没有找到在 R 中生成其他方法的方法。
我能够在评论的帮助下回答我自己的问题：
n_wald <- ciss.wald(p, d, alpha = 0.05)
n_wilson <- ciss.wilson(p, d, alpha = 0.05)
n_agricoull <- ciss.agresticoull(p, d, alpha = 0.05)
这些来自 binomSamSize 包。如果有人可以在那里提供方向，仍在为 clopper-pearson 和 jeffries 的优化而苦苦挣扎，但这些命令很容易计算样本量。
我正在尝试使用多种方法（Wald、Wilson、Clopper-Pearson、Jeffreys 等）来计算置信区间的样本量。我一直无法在 R 中找到如何计算这些。除了蛮力之外，还有更好的方法来计算这些吗？ R 是否有一个包可以输出所有以进行比较？
我在 n.clopper.pearson{GenBinomApps} 之类的问题上一直没有成功，其中一些需要大量的手工计算。我已经为 Wald 方法做了这个：
#Variables
z <- 1.95996
d <- .05
p <- 0.5
q <- 1 - p
#Wald
n_wald <- (z^2 * (p*q))/(d^2)
n_wald
但是，除了猜测和检查方法之外，我还没有找到在 R 中生成其他方法的方法。
我能够在评论的帮助下回答我自己的问题：
n_wald <- ciss.wald(p, d, alpha = 0.05)
n_wilson <- ciss.wilson(p, d, alpha = 0.05)
n_agricoull <- ciss.agresticoull(p, d, alpha = 0.05)
这些来自 binomSamSize 包。如果有人可以在那里提供方向，仍在为 clopper-pearson 和 jeffries 的优化而苦苦挣扎，但这些命令很容易计算样本量。