R语言随机抽样：实现数据抽样的方法与代码

R语言随机抽样：实现数据抽样的方法与代码

在数据分析和统计学中，随机抽样是一种常用的技术，用于从总体中选择一个随机样本。R语言提供了多种方法来实现随机抽样，本文将介绍其中的几种常见方法，并给出相应的源代码示例。

1. 简单随机抽样（Simple Random Sampling）
   简单随机抽样是从总体中以相等的概率选择样本的方法。在R语言中，可以使用sample()函数来实现简单随机抽样。下面是一个简单随机抽样的示例代码：

# 创建一个向量
population <- c(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10)

# 从总体中随机选择5个样本
sampled_data <- sample(population, size = 5, replace = FALSE)

在上面的代码中，population是总体数据，size参数指定了要选择的样本数量，replace参数设置为FALSE表示不允许重复抽样。

2. 分层随机抽样（Stratified Random Sampling）
   分层随机抽样是将总体分为若干个层次（或分组），然后从每个层