pps  ·  sequencial  ·  tamanho de amostra exato

Um desenho amostral
numa chamada.

pychromy sorteia amostras com probabilidade proporcional ao tamanho pelo método sequencial de Chromy (1979) — o procedimento do PROC SURVEYSELECT METHOD=PPS_SEQ — com as seleções de cada unidade a menos de um da sua expectativa e o tamanho da amostra sempre exato. Listas entram, listas saem: nada para instalar além da wheel, pandas opcional por construção. O motor é o crate Rust sem dependências chromy-core, compartilhado com o pacote R.

pip install pychromy ↗ o método e o ecossistema
um desenho, reproduzível pela semente
import pychromy

s = pychromy.sample(
    size=alunos, n=40,
    keys=[regiao, alunos],      # ordem serpentina: região, depois tamanho
    seed=20261022,
)

sum(s["hits"])                  40   # sempre: exato, não esperado

y = [[resultado[u] for u in s["unit"]]]
pychromy.estimate_total(y, s["position"],
                        s["expected_hits"], s["hits"])
{"total": [37623.4], "se": [5010.2], "random_draws": 38}

Os pesos são 1 / expected_hits, já na amostra — prontos para qualquer análise baseada no desenho.

o que roda por baixo

Hits esperados se acumulam; cruzamentos liberam seleções.

Os hits esperados se acumulam ao longo da lista ordenada; cada vez que a soma corrente cruza um inteiro, uma seleção é liberada, e um único uniforme por unidade decide onde ela cai. Os hits de cada unidade saem o piso ou o teto da sua expectativa — nunca mais longe — que é o que significa reposição mínima de probabilidade.

Seis unidades cujos hits esperados somam três; o caminho acumulado cruza três níveis inteiros, e cada cruzamento libera uma seleção.

a api

Oito funções, um motor.

funçãoo que faz
sample(size, n, keys=, seed=)um desenho completo: tamanho → hits esperados → ordem → cabeça → seleção → pesos
serpentine_order(keys, method=)ordem serpentina hierárquica ou aninhada; chaves de texto ordenam por bytes
mpps_size(columns, n_j=)a medida de tamanho maximal sobre várias variáveis auxiliares
eqcv_allocation(columns, n, …)os fatores que igualam os CVs antecipados entre as variáveis
expected_hits(size, n, min_replacement=)tamanhos em hits esperados; certezas resolvidas, ou hits acima de um permitidos
select(lam, order=, head=, seed=…)o procedimento completo com cada sorteio sob o seu controle
pmr(lam, uniforms, priority=)a seleção sequencial em si, determinística dados os uniformes
estimate_total(y, positions, expected, hits)o estimador de multiplicidade com variância de diferenças sucessivas

Matrizes são listas de colunas: quem usa pandas escreve [df[c].tolist() for c in cols], quem usa listas puras as escreve diretamente. Toda recusa é ruidosa — hits esperados que não somam um inteiro são recusados, nunca reescalados, porque uma seleção cujas probabilidades de inclusão ninguém conhece não estima nada.

aleatoriedade, dita com clareza

Uma semente nomeia o desenho.

O motor recebe os uniformes como argumentos, e uma seleção é uma função pura das suas entradas. sample(seed=…) os sorteia de um gerador fixo e documentado (SplitMix64): um desenho publicado pode nomear a sua semente e ser reproduzido, por qualquer um, anos depois.

R e Python reproduzem a si mesmos, não um ao outro — cada linguagem consome o próprio gerador — mas ambos rodam a mesma aritmética, fixada bit a bit a uma implementação de referência pelas fixtures-ouro que os três pacotes compartilham.

traga o seu gerador, se preferir
import numpy as np
rng = np.random.default_rng(2026)

lam = pychromy.expected_hits(size, 40)
s = pychromy.select(
    lam,
    u_head=rng.uniform(),
    uniforms=rng.uniform(size=len(lam)).tolist(),
)
# o motor nunca sorteia: você sorteou

instalar

Uma wheel, nenhuma dependência.

PyPI
pip install pychromy
do código-fonte (Rust ≥ 1.77)
pip install maturin
maturin develop --release

Uma wheel abi3 por plataforma serve todo Python a partir do 3.9. O nome é pychromy porque chromy já estava tomado no PyPI por uma ferramenta de navegador sem relação; em todo o resto o ecossistema é chromy.