在Rstudio中运行舍选抽样求概率密度函数

在R Studio中，虽然舍选抽样通常用于非概率抽样并不是直接用于计算概率密度函数，但如果你有一个需要估计的概率分布模型，你可以使用R的内置函数来进行模拟。例如，如果你想估计正态分布的概率密度函数，可以按照以下步骤进行：

1. 首先，安装并加载`ggplot2` 和 `dplyr` 包，它们有助于数据可视化和处理：

install.packages("ggplot2")
install.packages("dplyr")
library(ggplot2)
library(dplyr)

2. 然后，利用`rnorm`函数生成大量随机样本，并将其转换成一个数据框：

set.seed(123)  # 设置随机种子以便复现结果
n <- 10000  # 样本大小
x <- rnorm(n, mean = 0, sd = 1)  # 正态分布，均值0，标准差1
df <- data.frame(x = x)

3. 计算概率密度函数：

pdf_function <- function(x) dnorm(x, mean = 0, sd = 1)
density_data <- df %>%
  group_by(x) %>%
  summarize(pdf = pdf_function(x))

4. 绘制概率密度函数图：

dens_plot <- ggplot(data = density_data, aes(x = x, y = pdf)) +
  geom_line(color = "blue") +
  labs(title = "Estimated Probability Density Function of a Normal Distribution", 
       x = "Values", y = "PDF")

print(dens_plot)

注意，这只是一个模拟的概率密度函数示例，如果你有实际的数据并且想估计其概率密度，那么你需要对数据应用适当的估计方法，比如kernel density estimation（核密度估计）。