分层抽样，每层样本的总和，R语言代码

分层抽样是一种抽样方法，它将总体分成若干层，然后从每一层中分别抽取样本。每一层的样本数量可以根据需要进行设置，以保证样本的多样性和代表性。分层抽样通常用于数据收集和调查研究等领域。

每层样本的总和是指每一层中被选中的样本数量之和。这个数量可以根据需要进行设置，通常需要考虑到总体大小、样本容量和采样误差等因素。

以下是使用R语言进行分层抽样的示例代码：

# 定义总体数据框
population <- data.frame(
layer = rep(c("A", "B", "C"), each = 10),
value = rnorm(30)
)

# 定义每层样本数量
sample_sizes <- c(3, 5, 2)

# 使用分层抽样函数进行样本抽取
sampled_data <- population %>%
group_by(layer) %>%
sample_n(size = sample_sizes, replace = FALSE)

# 计算每层样本的总和
sum_by_layer <- sampled_data %>%
group_by(layer) %>%
summarize(sum_value = sum(value))

其中，population是总体数据框，layer是分层变量，value是数值变量。sample_sizes是每层样本数量向量，sample_n函数用于从每一层中抽取指定数量的样本。最后，使用group_by和summarize函数计算每层样本的总和。