r语言 实施PPS抽样

在 R 语言中，可以使用以下步骤实现 PPS（Probability Proportional to Size）抽样：

1. 计算每个单位的抽样概率，即根据单位的大小给予不同的权重。例如，如果你要从一个城市的人口中抽取样本，那么人口较大的地区应该具有较大的抽样概率。

2. 将每个单位的抽样概率除以所有单位的抽样概率之和，得到每个单位被抽取的概率。

3. 生成一个随机数，将每个单位按照其被抽取的概率与该随机数进行比较，如果该随机数小于等于某个单位的概率，那么该单位就被选为样本中的一部分。

以下是一个简单的示例代码：

# 假设有一个数据框 df，其中包含每个单位的大小 size 和其他变量
# 我们希望从 df 中抽取 n 个样本

# 计算每个单位的抽样概率
df$prob <- df$size / sum(df$size)

# 计算每个单位被抽取的概率
df$weight <- df$prob / sum(df$prob)

# 进行 PPS 抽样
sampled_df <- df[sample(nrow(df), size = n, replace = FALSE, prob = df$weight), ]

在上述代码中，我们使用了 R 内置的 `sample()` 函数进行抽样，其中的 `prob` 参数表示每个单位被抽取的概率。需要注意的是，这里的抽样是有放回的，如果需要无放回抽样，可以将 `replace` 参数设置为 `FALSE`。

相关问题

r语言pps抽样代码法

pps抽样是一种分层随机抽样方法，可以用来保证样本在各层的分布比例与总体相同。在R语言中，可以使用以下代码实现pps抽样：

1. 安装并加载“survey”包

install.packages("survey")
library(survey)

2. 创建分层抽样设计对象

ps <- svydesign(id = ~strata, data = your_data, weights = your_weights)

其中，your_data是数据框，strata是分层变量，your_weights是权重变量。

3. 进行pps抽样

pps_sample <- svyby(~your_variable, ~strata, ps, svyquantile, 
                    quantiles = c(0.5), keep.var = FALSE)

其中，your_variable是需要抽样的变量，c(0.5)表示抽样比例为50%，keep.var = FALSE表示只保留抽样结果，不保留其他变量。

4. 查看抽样结果

pps_sample

以上代码将输出一个分层抽样结果的数据框，其中包含了每个层次的抽样结果。

pps抽样python代码

PPS（每千人样本）抽样是一种统计抽样方法，通常用于人口普查或市场研究中，目的是确保每个样本代表性的概率与其在总体中的相对大小成比例。在Python中，我们可以使用numpy库来进行这样的抽样。这里是一个简单的例子：

import numpy as np

defpps_sampling(total_population, sample_size):
    # 计算每个个体的权重，即1000除以总人口，然后乘以样本大小
    weights = (sample_size / total_population) * 1000
    
    # 使用numpy的random.choice函数，设置replace=False（不允许重复抽样），weight参数为计算出的权重
    pps_sample = np.random.choice(total_population, size=sample_size, replace=False, p=weights)
    
    return pps_sample

# 使用示例
total_people = 1000000
desired_sample = 500
pps_sampled_people = pps_sampling(total_people, desired_sample)

print(f"PPS抽样的样本：{pps_sampled_people}")