R语言中的分层采样

### R语言中分层抽样的实现方法 在R语言中，可以通过多种方式实现分层抽样。为了确保所选样本能够充分代表总体特性，通常会先将总体划分为不同的层次，再从每一层按比例抽取个体作为样本。 #### 使用`dplyr`包进行简单分层抽样 对于简单的分层抽样操作，可以利用`dplyr`库提供的功能来完成： ```r library(dplyr) # 假设df是一个包含数据框的数据集，“stratum_column”表示用来定义不同层的列名 sample_df <- df %>% group_by(stratum_column) %>% # 按照指定变量分组 sample_n(size = n_per_stratum, replace = FALSE) # 设置每层要抽取的数量n_per_stratum ``` 这段代码展示了如何基于某个分类变量对原始数据表进行分组，并从中无放回地随机选取固定数量的观测值[^2]。 #### 利用`sampling`包执行更复杂的分层抽样 当面对更加复杂的需求时，比如需要考虑权重或者希望按照一定的概率分布来进行抽样，则可以选择安装并加载`sampling`软件包: ```r install.packages("sampling") # 安装采样工具箱 library(sampling) # 设定各层的目标样本量vector_of_sizes以及对应的标识向量id_vector result <- strata(dataframe, size=vector_of_sizes, method="srswor", description=F) final_sample <- getdata(dataframe, result) ``` 这里使用了`sampling::strata()`函数指定了具体的抽样策略（如简单随机抽样而不重复），并通过`getdata()`获取最终的结果集合[^4]。 #### 自定义函数实现特定场景下的分层抽样逻辑 针对某些特殊的应用场合，可能还需要编写自定义函数以满足特殊的业务规则或性能优化的要求。例如，在处理大规模数据集时可能会采用分布式计算框架；又或者是设计专门适用于时间序列或其他结构化数据类型的算法等。 ```r custom_stratified_sampling <- function(df, stratification_variable, sample_size){ unique_levels <- levels(factor(df[[stratification_variable]])) sampled_data <- lapply(unique_levels,function(level){ subset_df <- df[df[[stratification_variable]]==level,,drop=FALSE] if(nrow(subset_df)>0){ return(sample_n(subset_df,size=floor(sample_size*length(which(df[[stratification_variable]]==level))/nrow(df)),replace=FALSE)) }else{ return(NULL) } }) do.call(rbind,sampled_data) } ``` 此段脚本构建了一个名为`custom_stratified_sampling`的新函数，该函数接收三个参数：待抽样的数据帧、用于分层依据的字段名称以及期望得到的整体样本大小。它遍历所有唯一级别的列表，并根据给定的比例分配各个子集中应被选出的对象数目[^3]。