分层随机抽样 r

在 R 中进行分层随机抽样可以使用 `strata()` 函数和 `dplyr` 包中的 `group_by()` 和 `sample_n()` 函数。

假设我们有一个名为 `data` 的数据集，其中包含类别变量 `stratum` 和数值变量 `value`，我们要对每个类别变量进行分层随机抽样，抽样的样本量为 `n`，可以按如下步骤进行：

1. 使用 `group_by()` 函数将数据按照 `stratum` 变量进行分组。

library(dplyr)

data_grouped <- data %>% 
  group_by(stratum)

2. 对于每个分组，使用 `sample_n()` 函数进行随机抽样，抽样的样本量为 `n`。

n <- 5 # 抽样的样本量

data_sampled <- data_grouped %>% 
  sample_n(n = n, replace = FALSE)

这样就可以得到每个分层的随机抽样样本了。如果需要合并所有分层的抽样结果，可以使用 `bind_rows()` 函数将所有分层的样本合并。

data_final <- bind_rows(data_sampled)

以上是对于单个数值变量进行分层随机抽样的方法，如果数据集中有多个数值变量需要进行抽样，可以将以上步骤放在一个函数中进行循环和计算。

相关问题

r软件 分层随机抽样

分层随机抽样是一种在研究中常用的抽样方法。它包括将总体分成几个互不重叠的层次，然后从每个层次中随机抽取样本。通过这种方法，可以确保对不同群体的代表性抽样，从而更准确地了解总体的特征。

在R软件中，可以通过一些统计包来进行分层随机抽样。首先，需要将总体根据某些特征分成不同的层次，比如按照年龄、收入、地域等。然后使用R软件中的相应函数，如sample()函数来进行随机抽样。

例如，如果要对某地区的人群进行分层随机抽样，可以先将这些人按照收入水平分成几个层次，然后使用R软件来从每个层次中随机选取一定数量的样本。在抽取样本之后，还可以使用R软件进行统计分析，比如计算各个层次的平均值、方差等指标，从而更全面地了解总体的特征。

总之，R软件可以很方便地进行分层随机抽样，帮助研究人员更准确地获取样本数据，并进行有关总体特征的统计分析。

python分层抽样txt文件的代码

以下是Python分层抽样txt文件的代码示例：

import random

# 设置分层抽样比例
layer_ratios = {
    'layer1': 0.1,
    'layer2': 0.3,
    'layer3': 0.6
}

# 设置输出文件路径
output_path = 'sampled_data.txt'

# 读取原始数据文件
with open('original_data.txt', 'r') as f:
    data = f.readlines()

# 分层抽样
sampled_data = []
for line in data:
    # 随机选择一个层
    layer = random.choices(list(layer_ratios.keys()), weights=list(layer_ratios.values()))[0]
    # 根据层的比例随机抽样
    if random.random() < layer_ratios[layer]:
        sampled_data.append(line)

# 将抽样结果写入输出文件
with open(output_path, 'w') as f:
    f.writelines(sampled_data)

说明：

1. 首先设置了分层抽样比例，即每个层的抽样比例，以字典形式存储。
2. 然后设置了输出文件路径和原始数据文件路径。
3. 读取原始数据文件，保存为一个列表。
4. 循环遍历原始数据文件的每一行，随机选择一个层，根据该层的抽样比例，判断是否抽样该行数据，并将其保存到抽样数据列表中。
5. 将抽样结果写入输出文件。