R语言两种方法实现随机分层抽样

2024-07-10 18:17| 来源: 网络整理| 查看: 265

为了减少数据分布的不平衡，提供高样本的代表性，可将数据按特征分层一定的层次，在每个层次抽取一定量的样本，为分层抽样。分层抽样的特点是将科学分组法与抽样法结合在一起，分组减小了各抽样层变异性的影响，抽样保证了所抽取的样本具有足够的代表性。

在这里插入图片描述既往咱们已经多篇文章介绍了R语言的随机抽样，今天咱们通过R语言的2种方法来介绍随机分层抽样。咱们先导入数据和R包，首先介绍的是sampling包，

library(sampling) bc% slice_sample(n = 250)

每组抽取一定比例

strat1 % group_by(SEX) %>% slice_sample(prop = .50)

在这里插入图片描述 Dplyr包是直接提取出了数据，不用你再提取啦。本期结束啦，祝大家五一劳动节快乐！

参考文献：

sampling包文档dplyr包文档https://blog.csdn.net/neweastsun/article/details/122395968https://blog.csdn.net/claroja/article/details/55096431

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