matlab简单随机抽样,如何使用excel做简单随机抽样？

使用Excel进行简单随机抽样的步骤如下：

1. 在Excel中输入原始数据，例如在A列中输入样本数据。

2. 在B列中输入随机数，使用Excel的RAND()函数生成0到1之间的随机数。在B1单元格中输入“=RAND()”，然后复制该公式到B列中的所有单元格。

3. 在C列中排序随机数。选择B列中的所有单元格，然后按照从小到大排序的顺序进行排序。

4. 选择需要的样本数量，例如，如果需要抽取10个样本，则选择C1到C10单元格。

5. 在另一个工作表中输入抽样结果。在另一个工作表中，输入表头，例如“样本编号”和“样本值”。

6. 将抽样结果填入新工作表中。在新工作表的“样本编号”列中输入1到10的序号，并在“样本值”列中输入与C列中选择的随机数对应的原始数据，例如，在“样本值”列中输入“=INDEX(A:A,MATCH(C1,B:B,0))”，然后复制该公式到“样本值”列中的所有单元格。

这样就可以使用Excel进行简单随机抽样了。

相关问题

matlab分层随机抽样

### Matlab 中实现分层随机抽样的方法

#### 方法概述
为了在 MATLAB 中实现分层随机抽样，可以遵循以下思路：先定义总体中的不同层次及其对应的样本数量；接着针对每一层执行简单随机抽样；最终收集各层抽取的结果形成完整的样本集。

#### 示例代码
下面是一个简单的例子，展示了如何基于给定的数据集 `data` 和相应的类别标签 `labels` 来完成分层随机抽样：

function stratified_sample = perform_stratified_sampling(data, labels, sample_ratio)
    % 获取唯一分类标签
    unique_labels = unique(labels);
    
    % 初始化存储分层后的索引数组
    indices_by_label = cell(size(unique_labels));
    
    % 对每种类型的元素获取其对应位置的索引
    for i = 1:length(unique_labels)
        label = unique_labels(i);
        indices_by_label{i} = find(strcmp(labels, label)); 
    end
    
    % 计算并保存每个类别的采样数目
    num_samples_per_class = round(cellfun(@(x) length(x)*sample_ratio, indices_by_label));
    
    % 开始逐层取样
    sampled_indices = [];
    for j = 1:length(indices_by_label)
        layer_size = numel(indices_by_label{j});
        n_to_pick = min(num_samples_per_class(j),layer_size);% 防止超过该层实际大小
        
        if n_to_pick > 0
            rand_idx = randsample(layer_size,n_to_pick,false);% 不放回抽样
            selected_ids = indices_by_label{j}(rand_idx);
            
            sampled_indices = [sampled_indices;selected_ids];
        end
    end
    
    % 使用选取到的位置信息提取原始数据作为最终样品
    stratified_sample = data(sampled_indices,:);
end

这段程序接受三个参数：待处理的数据矩阵 `data`、表示各个观测所属类别的字符串向量 `labels` 及指定的比例因子 `sample_ratio`。函数会返回按照比例从原集中选出的新子集 `stratified_sample`[^1]。

matlab随机抽样

在 MATLAB 中，可以使用 `randperm` 函数来进行随机抽样。`randperm` 函数可以返回一个指定范围内的随机排列。

例如，如果你有一个数组 `data`，你可以使用 `randperm` 函数来随机抽样其中的一部分元素。下面是一个示例代码：

data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10];  % 假设有一个数组 data
sampleSize = 5;  % 指定抽样大小为 5

randomIndices = randperm(numel(data), sampleSize);  % 随机生成指定数量的索引
sample = data(randomIndices);  % 根据随机索引从原始数组中抽样

disp(sample);  % 显示抽样结果

在上述示例中，我们生成了一个包含 1 到 10 的数组 `data`，然后使用 `randperm` 函数生成了长度为 `sampleSize` 的随机索引，最后根据这些索引从原始数组 `data` 中抽样得到了 `sample`。

希望这个示例能够帮助到你！如果还有其他问题，请随时问我。