R语言sample函数

1. 介绍

R语言是一种广泛使用的统计分析和数据可视化语言。在R语言中，sample()函数是一个常用的用于随机抽样的函数。本文将详细介绍sample()函数的用法，并给出一些示例代码以及其运行结果。

2. sample函数的语法

sample()函数的语法如下：

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

x：表示要进行随机抽样的向量。
size：表示抽样后的样本大小。
replace：表示是否有放回抽样。默认为FALSE，即无放回抽样。
prob：表示抽样时各个元素的抽样概率。默认为NULL，即各个元素被抽样的概率相等。

3. 示例代码与运行结果

3.1 无放回抽样

首先，我们来看一个简单的示例，对一个向量进行无放回抽样。

# 创建一个向量
x <- c(1, 2, 3, 4, 5)

# 对向量进行无放回抽样，抽样大小为3
sample_result <- sample(x, size = 3, replace = FALSE)

# 打印抽样结果
print(sample_result)

运行结果：

[1] 3 5 1

从运行结果可以看出，抽样函数sample()从向量x中随机抽取了大小为3的样本，并且抽样结果是无放回的。注意，每次运行结果可能不同，因为抽样是随机的。

3.2 有放回抽样

接下来，我们看一个有放回抽样的示例。

# 创建一个向量
x <- c(1, 2, 3, 4, 5)

# 对向量进行有放回抽样，抽样大小为5
sample_result <- sample(x, size = 5, replace = TRUE)

# 打印抽样结果
print(sample_result)

运行结果：

[1] 1 5 2 3 4

从运行结果可以看出，抽样函数sample()从向量x中随机抽取了大小为5的样本，并且抽样结果是有放回的。因此，可以看到同一个元素可能会被抽样多次。

3.3 抽样概率设置

在sample()函数中，可以通过prob参数设置抽样时各个元素的抽样概率。下面是一个使用prob参数的示例。

# 创建一个向量
x <- c(1, 2, 3, 4, 5)

# 设置抽样概率
prob <- c(0.1, 0.2, 0.3, 0.2, 0.2)

# 对向量进行抽样，抽样大小为3，抽样概率为设置的概率
sample_result <- sample(x, size = 3, replace = FALSE, prob = prob)

# 打印抽样结果
print(sample_result)

运行结果：