R语言玩数据抽样教程

玩数据中，数据抽样是常用要领和重要手段，通过从总体数据中抽取一个子集，按照子集的特性去预计总体的特性。<br> 本文总结R语言玩数据抽样的要领。


最简朴和常用的要领就是利用sample函数，它可以对一个向量做随机抽样。

函数形态：

“`
sample(x, size, replace = FALSE, prob = NULL)
“`

参数描写：

x-方针工具
size-抽样的数量
replace-是否放回抽样，默认值是FALSE，暗示不放回抽样
prob-抽样的概率向量配置

举例说明：

“`
x <- 1:10
## 不放回抽样
set.seed(100)
sample(x, 8)
## 有放回抽样
set.seed(100)
sample(x, 8, replace = TRUE)
“`
功效
4 3 5 1 9 6 10 2
4 3 6 1 5 5 9 4
配置随机种子，保重尝试的可反复性。

若是需要针对矩阵框，随机抽取一些样本，如何实现呢？
可以先随机获取这些样本行号，然后操作这些行号获取对应的样本。

举例说明
“`
data(iris)
set.seed(100)
sample.row <- sample(1:nrow(iris), 10)
sample.row
sample.iris <- iris[sample.row, ]
View(sample.iris)
“`
功效

至于更巨大的抽样，例如说分层抽样，整群抽样，最大熵抽样，可以在**sampling包**中找到相应要领实现。

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