R语言srswr
时间: 2023-07-10 10:23:24 浏览: 79
SRSWR是Simple Random Sampling With Replacement的缩写,意为“有放回简单随机抽样”。与SRSWOR不同的是,SRSWR抽样在抽取样本后将其放回总体中,因此每个样本数据可以被选中多次。
在R语言中,可以使用sample函数进行SRSWR抽样。假设我们有一个向量x表示总体数据,要从中随机抽取n个样本数据进行分析,可以使用以下代码进行SRSWR抽样:
```R
# 定义总体
x <- c(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10)
# 确定样本大小
n <- 5
# 随机抽样
sample(x, size = n, replace = TRUE)
```
其中,x表示总体数据,n表示要抽取的样本大小,replace参数为TRUE表示进行有放回抽样(即SRSWR抽样)。
需要注意的是,由于SRSWR抽样每个样本数据可以被选中多次,因此在进行统计分析时需要对样本数据进行去重处理。同时,由于有放回抽样可能导致样本数据的重复率较高,建议进行多次抽样并取平均值进行统计分析。
相关问题
r语言srswor函数的用法
srswor函数是R语言中的一种抽样函数,用于简单随机抽样。该函数的语法如下:strata(data, stratanames=NULL, size, method=c("srswor","srswr","poisson","systematic"), pik, description=FALSE)。其中,data表示数据集,stratanames表示分层变量的名称,size表示样本大小,method表示抽样方法,pik表示分层抽样的比例,description表示是否输出抽样结果的描述信息。
例如,我们可以使用srswor函数从数据集中随机抽取100个样本,代码如下:
```{r}
library(sampling)
data(iris)
sample <- srswor(iris, size=100)
```
这段代码将从iris数据集中随机抽取100个样本,并将结果存储在sample变量中。
r语言有两列,一列stratum, 一列为y, 其中stratum取值为1,2,3,4,按照其将y分为四层,并在每层中分别抽取50,50,20,25个SRSWR样本
你可以使用以下代码实现你的要求:
```
library(sampling)
# 假设你的数据框名为df,其中stratum列为stratum,y列为y
# 将y按照stratum分成四层
df$srs_layer <- strata(df, stratanames = "stratum", size=c(50,50,20,25), method="srswr")$IDunit
# 查看每层样本量
table(df$srs_layer)
```
其中,strata()函数用于按照stratum列进行分层抽样,size参数指定每层需要抽取的样本量。这里采用的是SRSWR(简单随机分层抽样),method参数指定抽样方法。最终,新添加的一列srs_layer就是y按照stratum分成的四层,并且每层分别抽取了50、50、20、25个SRSWR样本。