分层抽样R语言

最新推荐文章于 2024-07-07 08:27:23 发布

Mrrunsen

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分类专栏： R语言大学作业文章标签： r语言开发语言

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本文介绍了分层抽样技术，这是一种旨在提高估计精度和确保总体子群体代表性概率抽样方法。在R语言中，分层抽样可以通过将总体分为同质子层，然后在每个层内随机抽样来实现。文章提供了使用`dplyr`包的`group_by`和`sample_n`或`sample_frac`函数进行分层抽样的具体代码示例，展示了如何根据需要抽取相同数量或按比例抽取样本。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

分层抽样是一种概率抽样技术，用于提高估计的精度并确保来自总体的不同子群体都得到代表。在R语言中，实现分层抽样通常涉及以下步骤：

原理

分层抽样的基本思想是将总体分为几个互斥的层，每层都是总体的一个子集。每个层内的单位应当是相对同质的，但层与层之间可以是异质的。在每个层内进行随机抽样后，再将所有层的样本合并成一个总样本。这种方法可以减少抽样误差，特别是当层内的单位比层间的单位更为同质时。

R语言代码实现

假设我们有一个数据框 data，其中包含一个分类变量 group，表示不同的层，以及其他一些变量。我们可以使用 dplyr 包来方便地实现分层抽样：

加载必要的库：
```
library(dplyr)
```

创建数据框：

set.seed(123)  # 为了可重现性
data <- data.frame(
  id = 1:100,
  group = sample(c("A", "B", "C"), 100, r

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