r语言分层抽样内曼分配

R语言中可以使用"strata"函数进行分层抽样，内曼分配（Neyman allocation）是一种常用的分层抽样方法之一。

在R中，可以使用以下步骤进行分层抽样内曼分配：

1. 首先，确定需要分层的变量，并使用"strata"函数创建一个分层对象。例如，如果我们有一个数据框df，其中包含一个变量"stratum"表示分层变量，可以使用以下代码创建一个分层对象：

strata_obj <- strata(df, stratum)

2. 接下来，使用"allocation"函数基于分层对象计算内曼分配的样本大小。我们可以指定每个层级的样本大小，或者使用总体样本大小进行分配。例如，以下代码将根据每个层级的样本比例进行内曼分配：

allocation_obj <- allocation(strata_obj, method = "systematic")

3. 最后，可以使用"get_allocation"函数从分配对象中获取每个层级的样本大小。例如，以下代码将获取每个层级的样本大小并存储在一个向量中：

sample_sizes <- get_allocation(allocation_obj)

这样，我们就可以得到按照内曼分配进行分层抽样的样本大小。

相关问题

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。