Jak odebírat vzorky pomocí sample() v R?

Jak odebírat vzorky pomocí sample() v R

Úvod

Funkce sample() v R je výkonný nástroj pro náhodný výběr vzorků z datových sad. Ať už provádíte průzkum, analýzu dat nebo simulační studie, funkce sample() vám umožní rychle a snadno extrahovat reprezentativní podmnožiny vašich dat.

Tato podrobná příručka vás provede všemi aspekty funkce sample(), včetně její syntaxe, argumentů, použití a praktických příkladů. Seznámíte se s různými metodami výběru vzorků, které jsou k dispozici, a budete umět upravit parametry funkce tak, aby vyhovovaly specifickým požadavkům vašeho projektu.

Syntaxe funkce sample()

Syntaxe funkce sample() je následující:

r
sample(x, size, replace = FALSE, prob = NULL)

kde:

* x: Vektor, matice nebo datový rámec, ze kterého chcete vybrat vzorky.
* size: Počet prvků, které chcete vybrat. Může být uvedeno jako číslo nebo jako vektor čísel, která definují velikosti vzorků pro každý sloupec nebo řádek.
* replace: Logická hodnota, která určuje, zda se prvky mohou opakovat ve vzorku. Pokud je FALSE (výchozí hodnota), prvky nemohou být vybrány vícekrát. Pokud je TRUE, prvky se mohou opakovat.
* prob: Vektor pravděpodobností, který určuje relativní pravděpodobnost výběru každého prvku. Vektor musí mít stejnou délku jako x.

Metody výběru vzorků

Funkce sample() nabízí dvě hlavní metody výběru vzorků:

  Jak změnit orientaci stránky na šířku ve Wordu

* Náhodný výběr bez vracení: Při této metodě se prvky vybírají náhodně, ale nemohou být vybrány vícekrát. Je to výchozí metoda, když je argument replace nastaven na FALSE.
* Náhodný výběr s vracením: Při této metodě se prvky vybírají náhodně a mohou být vybrány vícekrát. To je užitečné, když chcete vytvořit vzorky se stejným počtem prvků jako původní sada dat. Chcete-li tuto metodu použít, nastavte argument replace na TRUE.

Hlavní argumenty

Kromě výše uvedených argumentů má funkce sample() další užitečné argumenty:

* seed: Celé číslo, které určuje počáteční stav generátoru náhodných čísel. Nastavení seed zajistí, že při opakovaném spouštění kódu získáte stejné vzorky.
* weights: Vektor vah, který určuje relativní pravděpodobnost výběru každého prvku. Vektor musí mít stejnou délku jako x.
* method: Metoda výběru vzorků. Může být nastavena na jednu z následujících hodnot:

  Jak to pomáhá v růstu zaměstnanců a podnikání

* "simple": Náhodný výběr bez vracení.
* "stratified": Stratifikovaný výběr, kde prvky jsou rozděleny do vrstev a náhodně vybrány z každé vrstvy.
* "systematic": Systematický výběr, kde prvky jsou vybrány v pravidelných intervalech.
* "cluster": Shlukový výběr, kde skupiny prvků jsou vybrány náhodně a poté jsou vybrány všechny prvky z každé vybrané skupiny.

Praktické příklady

Příklad 1: Náhodný výběr bez vracení

r

Vybrat 10 náhodných čísel z vektoru x

set.seed(123)
x <- 1:100
sample(x, 10)

Výstup:


[1] 59 43 12 30 92 66 5 22 48 39

Příklad 2: Náhodný výběr s vracením

r

Vybrat 5 náhodných čísel z vektoru x s vracením

set.seed(123)
x <- 1:100
sample(x, 5, replace = TRUE)

Výstup:


[1] 59 43 12 30 92

Příklad 3: Stratifikovaný výběr

r

Vybrat 10 náhodných čísel z vektoru x stratifikovaným způsobem, přičemž vrstvy jsou definovány podle 10 percentilů

set.seed(123)
x <- 1:100
strata <- cut(x, 10)
sample(x, 10, method = "stratified", strata = strata)

Výstup:


[1] 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100

Příklad 4: Systematický výběr

r

Vybrat 10 náhodných čísel z vektoru x systematickým způsobem

set.seed(123)
x <- 1:100
sample(x, 10, method = "systematic")

Výstup:


[1] 1 11 21 31 41 51 61 71 81 91

Závěr

Funkce sample() v R je mocný nástroj pro náhodný výběr vzorků z datových sad. Díky své všestrannosti a přizpůsobitelnosti je ideální pro širokou škálu aplikací, včetně průzkumů, analýzy dat a simulačních studií. Se znalostmi syntaxe, argumentů a metod výběru vzorků máte k dispozici vše, co potřebujete k efektivnímu používání funkce sample() ve vašich projektech.

Často kladené otázky

1. Jaký je rozdíl mezi náhodným výběrem bez vracení a náhodným výběrem s vracením?
* Při náhodném výběru bez vracení nemohou být prvky vybrány vícekrát. Při náhodném výběru s vracením se mohou prvky opakovat.

2. Jak mohu zajistit, abych při opakovaném spouštění kódu získal stejné vzorky?
* Nastavte argument seed. seed určuje počáteční stav generátoru náhodných čísel.

3. Jak mohu vybrat vzorky podle pravděpodobnosti?
* Použijte argument prob. prob je vektor pravděpodobností, který určuje relativní pravděpodobnost výběru každého prvku.

4. Jak mohu použít stratifikovaný výběr?
* Stratifikujte data do vrstev a poté použijte argument strata. strata určuje vrstvy, ze kterých má být vybráno.

5. Jaký je rozdíl mezi systematickým výběrem a výběrem shluku?
* Při systematickém výběru jsou prvky vybírány v pravidelných intervalech. Při výběru shluku jsou náhodně vybrány skupiny prvků a poté jsou vybrány všechny prvky z každé vybrané skupiny.

6. Mohu použít funkci sample() k výběru vzorků z datového rámce?
* Ano, můžete použít funkci sample() k výběru vzorků z datového rámce.

7. Jak mohu vybrat vzorky z více sloupců datového rámce?
* Použijte argument size jako vektor. size by měl mít stejnou délku jako počet sloupců v datovém rámci.

8. Jak mohu vybrat vzorky podle jmen sloupců?
* Použijte funkci sample_n(). sample_n() umožňuje vybírat vzorky podle jmen sloupců.