数据挖掘:R语言实战(抽样)

本文介绍使用R语言进行简单随机抽样、分层抽样及整群抽样的方法。包括使用sample函数实现简单随机抽样,利用sampling包中的strata函数进行分层抽样,并概述了整群抽样的实现步骤。

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

抽样:
    简单随机抽样:sample(x,size,replace=F,prob=NULL),size是抽样的个数N,replace默认是无放回,prob等概率抽样。prob=1时候就是直接连续重复抽样。
    分层抽样:sampling包中的strata函数,用法:strata(data,stratanames=NULL,size,method=c('srswor','srswr','poisson','systematic'),pik,description=F),stratanames中放置进行分层所依据的变量名称;method一一对应:无放回,有放回,泊松,系统抽样,默认是srswor无放回;pik设置各层中各样本抽样概率;description参数用于选择是否输出含有各层基本信息的结果。getdata()函数获取分层抽样的数据集。
    整群抽样:sampling包中的cluster函数,用法:cluster(data,clustername,size,method=c('...............'),pik,description)
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