R语言实现分层抽样的内曼分配

根据提供的引用内容，没有提到R语言实现分层抽样的内曼分配。但是，我可以为您介绍一下R语言实现分层抽样的一般步骤和示例代码。

R语言实现分层抽样的一般步骤如下：
1. 将总体分为若干个互不重叠的层。
2. 确定每个层的样本大小。
3. 从每个层中抽取相应数量的样本。
4. 将所有样本合并为一个样本集。

以下是一个R语言实现分层抽样的示例代码：

# 创建一个数据框
population_data <- data.frame(
  age_group = c("A", "A", "A", "B", "B", "B", "C", "C", "C"),
  income = c(1000, 2000, 3000, 4000, 5000, 6000, 7000, 8000, 9000)
)

# 指定每个层的样本大小
stratum_sample_sizes <- c(A = 2, B = 2, C = 2)

# 执行分层抽样
stratified_sample <- population_data %>%
  group_by(age_group) %>%
  sample_n(size = stratum_sample_sizes[age_group]) %>%
  ungroup()

# 输出结果
stratified_sample

在上面的示例代码中，我们首先创建了一个数据框population_data，其中包含了三个层（A、B、C）和每个层的收入数据。然后，我们指定了每个层的样本大小，并使用dplyr包中的group_by和sample_n函数执行了分层抽样。最后，我们使用ungroup函数将样本集合并为一个数据框，并输出结果。