r语言 实施PPS抽样
时间: 2023-09-25 11:15:45 浏览: 538
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:
```R
# 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
``` r
install.packages("survey")
library(survey)
```
2. 创建分层抽样设计对象
``` r
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
``` r
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
``` r
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:
```python
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}")
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