每次运行上述代码,都会得到不同的抽样结果,因为抽样是随机的。 检查抽样结果: 抽样结果应该是一个向量,其中包含从原始向量中随机抽取的元素。可以通过打印sample_result来检查结果是否符合预期。 通过上述步骤,你可以在R语言中轻松实现随机抽样。sample()函数功能强大且灵活,可以满足大多数随机抽样的需求。
在R语言中,随机抽样得到的观察值是独立同分布的(iid)。简单来说,就是每个样本点出现的概率都是1/n,其中n是样本容量。这种经验分布的累计分布函数呈现为一个阶梯函数。举个例子,我们可以用`ecdf()`函数来绘制标准正态分布随机样本的累计经验分布函数。样本容量越大,图像越接近理论分布。```R plot(ecdf(rnorm(10...
在R语言中,`sample()`函数是一个非常实用的工具,用于从给定的向量或集合中随机抽取元素,生成一个新的随机样本。这个函数的参数非常直观,下面我们来详细解释一下:🚩 x:这是你要抽样的向量或集合。 🚩 size:表示你想要抽取的元素数量,也就是新样本的长度。 🚩 replace:这个参数决定了抽样方式。如果设置为TRUE...
接下来的操作步骤和前述的抽样步骤一样,只是需要分别对男生和女生进行两次随机抽样。 利用R语言抽样 在Excel中进行少量简单的随机抽样并没有什么问题。但如果抽取的样本相对总样本来说足够大,比如在10个数据中随机抽取6个样本,那么你很可能会发现,利用Excel抽选的数据中会出现重复样本,即利用上述方法在Excel中进行的随...
r语言简单随机抽样程序 r语言随机抽样sample,3.1随机数的产生3.1.1均匀分布随机数R语言生成均匀分布随机数的函数是runif()句法是:runif(n,min=0,max=1) n表示生成的随机数数量,min表示均匀分布的下限,max表示均匀分布的上限;若省略参数min、max,则默认生
相对应的,R语言里对类别变量的存储有不同的函数。接下来将对照上节的例子使用R。 类别变量 - factor() i 普通类别:例如性取向 现有5条关于性取向的数据, gender_vector <- c("Male", "Female", "Female", "Male", "Male") factor_gender_vector <-factor(gender_vector) ...
在R中,可以使用sample()函数来完成随机抽样任务,函数的原型为sample(x, size, replace = FALSE, prob = NULL),各参数的意义为: x:整体数据,以向量形式给出 size:抽取样本的数目,默认为x的长度 replace:是否重复抽样,如果为FALSE(默认)表示不重复抽样,此时size不能大于x的长度;如果为TRUE,则是重复抽样,此时si...
基本用法为：r sample(x, size, replace = FALSE, prob = NULL)其中，x为抽样对象，size为所需样本数量，replace决定是否重复抽样，prob为概率权重。实例如下：r sample(1:10, 5) # 不重复抽样 通过set.seed()与sample()函数，R语言支持随机数生成与抽样，为统计分析提供便利。
2. 抽样模拟 3. 设置随机数种子 1. 随机数生成 作为一种统计分析语言,R是一个生成各种统计分布功能随机数的综合性图书馆。在这篇文章中,我想专注于这个简单的问题:我如何生成一个随机数? 答案取决于你想要什么样的随机数生成?让我们通过例子说明。
为了减少数据分布的不平衡,提供高样本的代表性,可将数据按特征分层一定的层次,在每个层次抽取一定量的样本,为分层抽样。分层抽样的特点是将科学分组法与抽样法结合在一起,分组减小了各抽样层变异性的影响,抽样保证了所抽取的样本具有足够的代表性。 既往咱们已经多篇文章介绍了R语言的随机抽样,今天咱们通过R语言的2...