R语言中的抽样方法及示例代码

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本文介绍了R语言中三种常见的抽样方法:简单随机抽样、分层抽样和系统抽样,并给出了相应的示例代码,帮助读者理解和应用这些抽样技术进行数据分析。

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R语言中的抽样方法及示例代码

抽样是数据分析中常用的一种技术,它可以从一个较大的数据集中选择一部分样本进行分析,以代表整体数据集。R语言提供了多种抽样方法和函数,使得我们能够灵活地进行数据抽样。本文将介绍几种常见的抽样方法,并提供相应的示例代码。

  1. 简单随机抽样(Simple Random Sampling)
    简单随机抽样是最基本的抽样方法,每个样本被选中的概率相等且独立。在R语言中,可以使用sample()函数进行简单随机抽样。以下是一个示例代码:
# 创建一个向量
data <- c(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10)

# 简单随机抽样,抽取3个样本
sample_data <- sample(data, size = 3)

# 输出抽样结果
print(sample_data)
  1. 分层抽样(Stratified Sampling)
    分层抽样是将总体划分为若干个层次(或分层),然后从每个层次中独立地进行简单随机抽样。R语言中,可以使用strata()函数进行分层抽样。以下是一个示例代码:
# 创建一个数据框
df <
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