matlab 放回抽样

在 MATLAB 中进行放回抽样可以使用 `randsample` 函数。该函数可以从一个给定的样本中，根据指定的抽样个数进行放回抽样。

以下是一个示例代码：

population = 1:10; % 被抽样的总体
sampleSize = 5; % 抽样个数

sample = randsample(population, sampleSize, true);

在上述代码中，`population` 是被抽样的总体，可以是一个向量或数组。`sampleSize` 是指定的抽样个数。函数 `randsample` 将返回一个包含抽样结果的向量。

需要注意的是，当进行放回抽样时，同一个元素可能被抽样多次。如果要进行不放回抽样，可以将第三个参数设置为 `false`。

希望这可以帮助到你！如果有任何其他问题，请随时提问。

相关问题

matlab有放回抽样

在Matlab中，实现放回抽样有多种方法。其中一种方法是使用随机数生成函数rand和ceil函数来实现。首先，创建一个包含所有待抽样元素的数组A，比如A=[1,2,3。然后，使用rand函数生成一个长度为k的随机数数组idx，其中k为抽样次数。接下来，使用ceil函数将idx中的元素向上取整，得到在A中的索引值。最后，使用这些索引值从A中抽取对应的元素，得到抽样结果数组B。具体的代码可以如下所示：
A=[1,2,3];
idx=ceil(rand(1,k)*3);
B=A(idx);。然后，使用rand函数生成一个长度为k的随机数数组idx，其中k为抽样次数。接下来，使用discretize函数将idx映射到0到3的离散值范围上，以得到在A中的索引值。最后，使用这些索引值从A中抽取对应的元素，得到抽样结果数组B。具体的代码可以如下所示：
A=[1,2,3];
idx=(rand(1,k)*3);
idx=discretize(idx,(0:3));
B=A(idx);<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [Matlab之放回抽样](https://blog.csdn.net/yq_forever/article/details/118735830)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [Matlab 数组与矩阵操作指南](https://download.csdn.net/download/weixin_41784475/88226798)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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matlab不等概率无放回的抽样（按权重抽样）

在MATLAB中，无放回的抽样是指每次抽取样本后不再将其放回原集合，而是在剩余样本中进行下一次抽取。当涉及到不等概率抽样，即每个元素被抽中的概率与其自身的一个权重关联时，我们可以使用`randi`函数结合权重来进行抽样。

对于按权重的不等概率无放回抽样，一种常见方法是使用“累积分布函数”（Cumulative Distribution Function, CDF）。这里是一个简单的步骤：

1. **创建权重向量**：首先，定义一个数组，其中包含每个样本的权重。例如，如果有一个向量`weights`表示每个元素的概率，则应该确保所有权重之和为1。

weights = [0.3; 0.2; 0.5; 0.05]; % 假设我们有四个元素，它们的概率分别为0.3, 0.2, 0.5 和 0.05

2. **计算累积概率**：对权重进行累加得到累积概率数组`cum_weights`。

cum_weights = cumsum(weights);

3. **生成随机数并找到对应的索引**：生成一个0到1之间的均匀随机数`u`，然后用`interp1`或`bsxfun`查找该随机数对应于`cum_weights`的索引位置。

u = rand(1); % 生成一个随机数
index = find(cum_weights >= u, 1, 'last'); % 找到大于等于u的最小累积权重索引

4. **获取抽样结果**：根据索引从原始数据集中抽取出样本。

sample = data(index); % 'data'是你要抽样的数组，索引就是抽中的样本