EXCEL实现分层自定义比例随机抽样（图+文教程）

最新推荐文章于 2025-03-30 07:39:21 发布
原创 最新推荐文章于 2025-03-30 07:39:21 发布 · 2.2w 阅读 · 42 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#EXCEL实现分层自定义比例随机抽样 #EXCEL实现分层等比例随机抽样 #EXCEL随机抽样实现 #EXCEL多条件抽样

本文提供了一种使用EXCEL实现分层自定义比例随机抽样的详细步骤，包括单一字段和多字段两种情况。通过添加辅助列、生成随机数、排序和高级筛选，可以按照设定的百分比比例抽取不同类别的样本数据。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

 EXCEL实现分层自定义比例随机抽样（图+文教程）

  • 单一字段分层自定义比例随机抽样
  • 多字段分层自定义比例随机抽样

 

单一字段分层自定义比例随机抽样

首先数据源如下，我们想随机抽张三的金额数据10%、李四金额20%、王五5%、哈哈15%、李六10%

 

首先第一步，添加辅助列，随机数

=RAND()

对数据进行高级排序

升序、降序都可以

最低0.47元/天 解锁文章

200万优质内容无限畅学
excel随机抽取_简单随机抽样及其进阶分层随机抽样方法展示
weixin_39622655的博客
11-30 2万+
一、分享简单随机抽样的几种方法1、抽样分析工具抽样2、INDIRECT+RANDBETWEEN函数抽样3、RAND+排序抽样4、SAS抽样二、分层抽样方法1、Python分层抽样2、SAS分层抽样3、EXCEL函数及功能分层抽样简单随机抽样的几种方法方法一抽样分析工具抽样如果你的EXCEL尚未安装数据分析，采用以下方法调出“数据分析”工具：EXCEL2013版：“文件”——“选项”——“...
EXCEL中的数据分析—抽样分析
小白数据营的博客
09-17 7632
今天给大家分享的是如何用EXCEL来做抽样分析。 有的时候我们的在使用数据的时候不需要直接使用全量的样本来进行分析，而是没有针对性的取出样本量中部分数据进行分析，如果针对性的取数又会对分析结果产生影响。所以今天咱们大家一起来看一下如何使用EXCEL来进行抽样。 首先我们来看一下我们的数据： 上图中就是本次需要进行处理的数据：企业中有一百个员工（未全部将数据截图），在参加技能培训以后需要随...
Excel在统计分析中的应用—第六章—抽样与抽样分布-Part3（分层抽样）
预见未来to50的专栏
10-16 2822
记得刚开始接触临床试验数据分析及报表工作时，看到分层抽样，觉得挺陌生、高深。 今天，才发现分层抽样只是一种随机抽样，并不难理解。 “分层抽样法也叫类型抽样法。它是从一个可以分成不同子总体（或称为层）的总体中，按规定的比例从不同层中随机抽取样品（个体）的方法。这种方法的优点是，样本的代表性比较好，抽样误差比较小。缺点是抽样手续较简单随机抽样还要繁杂些。定量调查中的分层抽样是一种卓越的概率抽样方式
【Excel】按百分比随机抽取excel中数据
MySQL主主备份脚本
04-27 4745
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录需求一、实现方案二、代码详情注意事项 需求 有一张学生班级信息表，需要按每个班的人数比例，每次随机抽取6%的学生，且第二次抽取与抽取的结果不能重复： 信息表如下图： 一、实现方案 使用VB编程，在开发工具，VB编辑器中插入一个模块，然后粘贴下面的代码并运行即可实现，按照A列分组并抽取6%的学生按C列区分存入sheet2 二、代码详情 Sub Getdates() brr = Sheet2.Range("A1:D" .
excel统计分析——抽样
maizeman126的博客
03-11 3426
当调查总体可以区分为多个包含若干抽样单位的群时，可采用随机抽取整群的方法即整群抽样，被抽取的整群中各抽样单位都进行调查，按群计算平均数及标准差，并估计其置信区间。农作物田间测产的抽样调查，通常采用实收产量的抽样调查或产量因素的抽样调查两种方法，视测产的时间及要求确定。在科学研究和生产实践中，需要对所研究的总体进行全面了解，但由于人力、物力和时间的限制，不可能对总体的每个个体都进行观测，而只能抽取其中的一部分个体加以研究，并由样本的结果对总体的情况作出估计和推断，这就是抽样（sampling）
R语言两种方法实现随机分层抽样
dege857的博客
05-10 1708
其实用起来非常简单哈，data就是你的数据，strataname就是你分层的变量名字，我们这里当然是SEX性别啦，size就是你抽取的数量，method是抽取的方法，有不替换的简单随机抽样（srswr）、替换的简单随意抽样（srswr）、泊松抽样（Poisson）、系统抽样（systematic sampling）；这是个体检相关的数据，公众号回复：体检数据，可以获得这个数据。如果要提取数据，需要使用ID_unit这个变量，这是数据的标识，咱们通常会把分层抽样的数据用来建模，其余的数据用来验证。
分层抽样
ykm18811712927的博客
04-20 2023
1.sampleByKey import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} object testVector { def main(args: Array[String]): Unit = { val conf = new SparkConf().setMaster("local") .setAppName("test
根据已有的抽样数据结果excel，计算该分层随机抽样的设计效应。请直接给出python代码
最新发布
05-15
嗯，用户想用Python计算分层随机抽样的设计效应。首先，我需要明确设计效应的定义。设计效应（DEFF）是复杂抽样设计方差与简单随机抽样（SRS）方差的比值。分层抽样通常能降低方差，所以预期DEFF会小于1，表示效率更...
Excel表格+Word文档各类各行业模板-市场调查计划表2.zip
04-30
3. **样本选择**：选择代表性的调查对象，这可能涉及抽样理论，如随机抽样、分层抽样或整群抽样，以确保结果的泛化性。 4. **数据收集**：通过Excel表格进行数据记录和管理，可以设计表格来结构化信息，便于统计和...
【Excel VBA项目实战】：构建自定义数据分割工具，专家级解决方案
[【Excel VBA项目实战】：构建自定义数据分割工具，专家级解决方案](https://access-excel.tips/wp-content/uploads/2017/06/Access-VBA-import-txt-using-DoCmd.TransferText-Method-02.jpg) # 1. Excel VBA项目...
随机抽取软件
09-29
3. **分层抽样**：在某些场景下，需要按照一定的比例或类别进行抽样，如按性别、年龄等特征划分。 4. **权重分配**：对于每个数据项，可以设置不同的权重，增加某些元素被选中的概率。 5. **可视化结果**：提供...
Exce如何进行随机抽样操作，进行数据的抽检
ffcell2016的博客
08-21 1188
如下图所示：工作中我们可能会遇到抽样检查的操作，可能是零配件数据，可能是销量数据，那么如何随机抽样呢。8.单击确定即可看到随机抽出的样本。果经验帮到了你，请记得分享！6.设置随机抽取3个样本。4.选择统计与分析命令。2.选择销量数据区域。3.选择方方格子按钮。5.选择抽样操作命令。
如何用Excel随机抽取幸运儿
刘小生Star
06-18 3235
如何在群体中随机抽取部分幸运儿的问题？除了抓阄，当然也可以用Excel解决哦，快戳进来
Excel在统计分析中的应用—第六章—抽样与抽样分布-Part1（简单随机抽样）
预见未来to50的专栏
10-16 3185
抽取样本的方法：随机抽样、周期抽样、主观选择抽样 随机抽样方法：简单随机抽样、等距抽样、分层抽样 简单随机抽样：每一个体被抽到的概率完全相同 等距抽样~抽取间隔相同的样本，根据样本的数量n，将编号后的含有N个单位的总体划分为n个包含样本数量相等的区间（每个区间的样本数量Q为N/n），然后通过产生一个0~Q间的随机数，即可确定出对应的每个区间内随机抽出的样本的编号。 分层抽样：按照已知总体中
python：分层抽样（取出0和1中70%的数值）
养乐多的博客
05-03 1309
分层抽样是一种从总体中抽取样本的方法，它将总体划分为若干个层次，然后在每一层中分别抽取样本。分层抽样可以保证每一层中的样本数量相对均衡，从而可以提高样本的代表性。在本文中，我将介绍分层抽样的原理、优点以及应用场景，并给出一个python实现的例子。
利用 Excel 函数随机抽取(附示例)
小猫三两只。
03-30 2734
RANDARRAY是Excel 365/2021中的随机数数组生成函数，其语法为RANDARRAY([行数],[列数],[最小值],[最大值],[整数标志])。通过配合INDEX函数，可实现从指定范围随机抽取数据，如从B2:B25抽2人：=INDEX(B2:B25,RANDARRAY(2,1,1,24,TRUE))。注意可能抽取重复值，可用UNIQUE函数解决。该函数每次计算都会刷新结果，如需固定可粘贴为值。参数包括行/列数、数值范围和整数控制，适用于各种随机抽样场景。
excel如何随机抽样
sherrinzhang的博客
12-02 6356
步骤：“文件”——“选项”——“加载项”——“分析工具库”，然后确定，即可添加在EXCEL工具栏。3）之后vlookup匹配。1.用抽样分析工具抽样，只能对数值型数据进行抽样，对于其他类型的抽样无法完成。power query，添加自定义列，输入公式={1…[订单量]}，展开。2.添加自定义列，输入公式={1…[订单量]}，确认。2.数据选项卡下没有数据分析工具，需要在选项中添加。现有10名用户与对应订单量，随机抽取5个订单记录。1.生成自然数辅助列，用自然数取数。1.选中数据，数据-自表格/区域。
Excel 随机抽样多个样本
热门推荐
05-16 1万+
在进行统计的时候，我们可能需要随机抽取一定数量的样本，比如从
分层抽样原理及Oracle实现
小白白的博客
08-02 3272
（作者：陈玓玏） 在实际的数据挖掘应用中，我们往往会从各方收集很多的数据，这些数据每分每秒都在增加，但我们如果用所有的这些数据并无益处。一是数据量过大，处理起来难度会大非常多，要求你的基础计算平台性能很好，甚至需要用到并行计算，有时是没有必要的；二是数据都是基于人及人的行为所产生的影响的，而人是会发生变化的，所以久远的数据我们可能用不到；三是建模的过程并不一定都是在内部进行，可能会与别的部门或公...
如何实现随机组卷
03-28
<think>好的，我现在需要解决用户的问题：如何通过编程实现试卷的随机生成，特别是使用Python或Java这样的语言。首先，我得先理解用户的需求。用户可能是一位教师或者考试系统的开发者，想要自动化生成不同的试卷，避免考生之间的题目重复，提高公平性和效率。根据用户提供的引用，尤其是引用[3]和[4]，可以看出他们可能需要从题库中随机抽取题目，并确保每次生成的试卷都是唯一的。 首先，我需要考虑题库的结构。通常题库可能会有不同类型的题目，比如选择题、填空题、判断题等，每种题目可能有不同的属性和难度。所以，设计一个合适的题目类（比如Question类）是必要的。引用[3]中提到，每次循环生成一个Question对象，包含操作数、运算符、题目类型等信息，这给了我一个设计思路：每个题目对象应该包含题目内容、答案、难度、所属知识点等属性。 接下来是随机抽取题目。这里需要考虑如何从题库中按照一定的策略（如难度比例、知识点分布）抽取题目。例如，用户可能希望每份试卷包含10道题，其中5道简单，3道中等，2道困难。这时候需要编写一个抽题函数，根据策略从不同分类中随机选择指定数量的题目。Python中的random模块或者Java中的Random类可以帮助实现随机选择。 然后，要确保每次生成的试卷题目不重复。可能需要记录已选题目，或者在题库足够大的情况下，使用洗牌算法（如Fisher-Yates shuffle）来打乱题目顺序，然后选取前N道题。引用[4]提到自动生成试卷避免压题，所以随机性很重要，同时还要保证不同试卷之间的题目不重复或者重复率低。 另外，题目的存储方式也很关键。题库可能存储在数据库、文本文件或Excel中。例如，在Python中可以使用SQLite数据库或者读取CSV文件来获取题目数据。引用[2]提到处理数据时去除空格，这说明数据清洗也是需要注意的环节，比如在读取题目时可能需要去除不必要的空格或特殊字符。 还需要考虑试卷的格式化和输出。生成的试卷可能需要保存为PDF、Word文档或者直接在网页上显示。Python可以使用ReportLab库生成PDF，或者用Jinja2模板生成HTML格式。Java可能有类似的库，比如Apache POI处理Word文档。 用户可能还关心如何保证随机性的同时，确保试卷的公平性和覆盖性。例如，同一考生多次生成的试卷是否难度一致，或者不同考生之间的试卷是否覆盖相同的知识点。这时候可能需要更复杂的算法，比如分层抽样，确保每个试卷在各个方面都有代表性。 最后，测试和验证生成的试卷是否符合要求。比如检查题目是否重复、难度是否符合设定、答案是否正确对应等。可能需要编写单元测试来验证各个功能模块的正确性。 总结一下，步骤大致是：设计题库结构、实现题目类、编写随机抽题逻辑、处理题目存储和读取、格式化输出试卷，以及测试验证。需要结合具体的编程语言特性和库来实现这些步骤。同时，引用[3]中的代码示例展示了如何循环生成题目对象，可以作为参考。</think>### 通过编程实现试卷随机生成的步骤 #### 1. **题库设计与存储** - 使用结构化数据存储题目信息（如JSON、数据库），包含题目内容、答案、难度、知识点、题型等字段。例如： ```json [ { "id": 1, "type": "选择题", "content": "Python中表示逻辑与的关键字是？", "options": ["and", "or", "not", "&&"], "answer": "A", "difficulty": 1 } ] ``` #### 2. **实现题目类** - 定义类结构管理题目属性（以Python为例）： ```python class Question: def __init__(self, q_id, q_type, content, options, answer, difficulty): self.id = q_id self.type = q_type self.content = content self.options = options self.answer = answer self.difficulty = difficulty ``` #### 3. **随机抽题逻辑** - **策略控制**：根据难度比例、知识点分布等条件筛选题目。例如从题库中随机选取10题： ```python import random def select_questions(question_pool, total=10, difficulty_ratio=[5,3,2]): easy = [q for q in question_pool if q.difficulty == 1] medium = [q for q in question_pool if q.difficulty == 2] hard = [q for q in question_pool if q.difficulty == 3] selected = ( random.sample(easy, difficulty_ratio[0]) + random.sample(medium, difficulty_ratio[1]) + random.sample(hard, difficulty_ratio[2]) ) random.shuffle(selected) # 打乱顺序 return selected[:total] ``` #### 4. **避免重复与唯一性保证** - 使用**哈希校验**或**唯一标识符**判断题目是否已选。 - 若题库较小，可采用**回溯算法**重新抽题直至满足条件。 #### 5. **试卷生成与输出** - **格式化输出**（Python示例）： ```python def generate_paper(questions): paper = "试卷编号：2023-001\n\n" for idx, q in enumerate(questions, 1): paper += f"{idx}. {q.content}\n" if q.options: paper += "\n".join(f" {chr(65+i)}. {opt}" for i, opt in enumerate(q.options)) + "\n" return paper ``` #### 6. **应用扩展** - **动态参数**：允许用户自定义题量、难度等参数[^3]。 - **自动化组卷**：结合考试系统实现登录验证、答案存储和自动阅卷[^4]。 --- ### 示例代码（Python） ```python import random # 模拟题库（实际应从文件/数据库加载） question_pool = [ Question(1, "选择题", "Python中表示逻辑与的关键字是？", ["and", "or", "not", "&&"], "A", 1), # 更多题目... ] # 生成试卷 selected = select_questions(question_pool) print(generate_paper(selected)) ``` ---
评论 4
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

路易三十六

你的鼓励是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值