• 主页
  • 课程

    关于课程

    • 课程归档
    • 成为一名讲师
    • 讲师信息
    同等学历教学

    同等学历教学

    免费
    阅读更多
  • 特色
    • 展示
    • 关于我们
    • 问答
  • 事件
  • 个性化
  • 博客
  • 联系
  • 站点资源
    有任何问题吗?
    (00) 123 456 789
    weinfoadmin@weinformatics.cn
    注册登录
    恒诺新知
    • 主页
    • 课程

      关于课程

      • 课程归档
      • 成为一名讲师
      • 讲师信息
      同等学历教学

      同等学历教学

      免费
      阅读更多
    • 特色
      • 展示
      • 关于我们
      • 问答
    • 事件
    • 个性化
    • 博客
    • 联系
    • 站点资源

      R语言

      • 首页
      • 博客
      • R语言
      • 随机抽样知识

      随机抽样知识

      • 发布者 weinfoadmin
      • 分类 R语言
      • 日期 2017年9月17日
      测试开头


      玩数据中,数据抽样是常用方法和重要手段,通过从总体数据中抽取一个子集。

      最简单和常用的方法就是使用sample函数,它可以对一个向量做随机抽样。

      函数形态:

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

      参数描述:

      x-目标对象
      size-抽样的数量
      replace-是否放回抽样,默认值是FALSE,表示不放回抽样
      prob-抽样的概率向量设置

      举例说明:

      1. x <- 1:10

      2. ## 不放回抽样

      3. set.seed(100)

      4. sample(x, 8)

      5. ## 有放回抽样

      6. set.seed(100)

      7. sample(x, 8, replace = TRUE)

      结果
      4 3 5 1 9 6 10 2
      4 3 6 1 5 5 9 4
      设置随机种子,保重实验的可重复性。

      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,然后利用这些行号获取对应的样本。

      举例说明

      1. data(iris)

      2. set.seed(100)

      3. sample.row <- sample(1:nrow(iris), 10)

      4. sample.row

      5. sample.iris <- iris[sample.row, ]

      6. View(sample.iris)

      结果
      随机抽样知识


      至于更复杂的抽样,比方说分层抽样,整群抽样,最大熵抽样,可以在sampling包中找到相应方法实现。


      阅读原文,更多精彩!

      分享就是收获,传播就是价值!


      测试结尾

      请关注“恒诺新知”微信公众号,感谢“R语言“,”数据那些事儿“,”老俊俊的生信笔记“,”冷🈚️思“,“珞珈R”,“生信星球”的支持!

      • 分享:
      作者头像
      weinfoadmin

      上一篇文章

      如何让Hadoop结合R语言做统计和大数据分析?
      2017年9月17日

      下一篇文章

      奇异值检测和处理
      2017年10月8日

      你可能也喜欢

      3-1665801675
      R语言学习:重读《R数据科学(中文版)》书籍
      28 9月, 2022
      6-1652833487
      经典铁死亡,再出新思路
      16 5月, 2022
      1-1651501980
      R语言学习:阅读《R For Everyone 》(第二版)
      1 5月, 2022

      搜索

      分类

      • R语言
      • TCGA数据挖掘
      • 单细胞RNA-seq测序
      • 在线会议直播预告与回放
      • 数据分析那些事儿分类
      • 未分类
      • 生信星球
      • 老俊俊的生信笔记

      投稿培训

      免费

      alphafold2培训

      免费

      群晖配置培训

      免费

      最新博文

      Nature | 单细胞技术揭示衰老细胞与肌肉再生
      301月2023
      lncRNA和miRNA生信分析系列讲座免费视频课和课件资源包,干货满满
      301月2023
      如何快速批量修改 Git 提交记录中的用户信息
      261月2023
      logo-eduma-the-best-lms-wordpress-theme

      (00) 123 456 789

      weinfoadmin@weinformatics.cn

      恒诺新知

      • 关于我们
      • 博客
      • 联系
      • 成为一名讲师

      链接

      • 课程
      • 事件
      • 展示
      • 问答

      支持

      • 文档
      • 论坛
      • 语言包
      • 发行状态

      推荐

      • iHub汉语代码托管
      • iLAB耗材管理
      • WooCommerce
      • 丁香园论坛

      weinformatics 即 恒诺新知。ICP备案号:粤ICP备19129767号

      • 关于我们
      • 博客
      • 联系
      • 成为一名讲师

      要成为一名讲师吗?

      加入数以千计的演讲者获得100%课时费!

      现在开始

      用你的站点账户登录

      忘记密码?

      还不是会员? 现在注册

      注册新帐户

      已经拥有注册账户? 现在登录

      close
      会员购买 你还没有登录,请先登录
      • ¥99 VIP-1个月
      • ¥199 VIP-半年
      • ¥299 VIP-1年
      在线支付 激活码

      立即支付
      支付宝
      微信支付
      请使用 支付宝 或 微信 扫码支付
      登录
      注册|忘记密码?