基於R統計分析 樣本與分布

2021-07-06 07:34:51 字數 1823 閱讀 5222

1 資料抽樣

（1） 簡單隨機抽樣

sample(x,size,replace=false,prob=null)
其中，x表示待抽取物件，一般情況下以向量形式表示；size為非負整數，表示想要抽取樣本的個數；replace表示是否為可放回抽樣，預設不放回；prob用於設定各個抽樣樣本的抽樣概率，預設等概率抽樣。

例子：

library(mass)


data


(insurance)


sub1=sample(nrow(insurance),10,replace=t) 


sub2=sample(nrow(insurance),10) 


sub3=sample(nrow(insurance),10,replace=t,prob=c(rep(0,nrow(insurance)-1),1)) 


#設定最後乙個樣本的抽樣概率為1，其他樣本被抽到的概率為0
備註：sample為自帶函式

（2） 分層抽樣

strata(data, stratanames=null, size, method=c


(「srswor」,」srswr」,」poisson」,」systematic」), description=false)
其中，data為待抽樣資料集；stratanames中放置進行分層所依據的變數名稱；size用於設定各層中將要抽出的觀測樣本數，其順序應該與資料集中變數各水平出現順序一致，且在使用該函式前，應當首先對資料集按照該變數進行公升序排列；method引數用於選擇抽樣方法，分別對應於無放回、有放回、泊松、系統抽樣，預設無放回；pik用於設定各層中各樣本的抽樣概率；description引數用於選擇是否輸出含有各層基本資訊的結果。

sub4=strata(insurance,stratanames="district",size=c(1,2,3,4),method="srswor")


#按照街區進行分層，且1~4個街區中無放回抽取1-4個樣本


（3） 整群抽樣


cluster(data, clustername, size, method=c


(「srswor」,」srswr」,」poisson」,」systematic」), description=false)


與分層抽樣稍微不同的是，clustername指用來劃分群的變數的名稱，而size不再為分層抽樣中的乙個向量，這裡僅為乙個正整數，表示需要抽取的群數。


備註：strata和cluster函式需要載入sampling包


2 概率分布 


r中提供了18個分布函式 


對於所給的分布名稱，加字首「d」(代表密度函式, density)就得到r的密度函式(對於離散分布, 指分布律); 加字首「p」(代表分布函式或概率, cdf)就得到r的分布函式; 加字首「q」(代表分位函式, quantile)就得到r的分位數函式; 加字首「r」(代表隨機模擬, random)就得到r的隨機數發生函式. 
 
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