R语言中的抽样方法及示例代码

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)

2. 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 <- data.frame(
  group = c("A", "A", "B", "B", "C", "C"),
  value = c(1, 2, 3, 4, 5, 6)
)

# 分层抽样，每个层次抽取1个样本
sample_data