r - 確率重みのベクトルに基づくランダムサンプリング

Question

私はベクトルを持っていますd<-1:100

置換せずにこのベクトルからk=3回サンプリングしたいと思います。length(d)/k最初にサンプリングされた要素から離れた要素を作成して、サンプリングされる可能性を高くしたいと思い ます。どれだけ高いかはまだわかりません。私はそれが議論をsample持っていることを知っています、しかし私はベクトルが最初のサンプルの場所から再計算されるようになるprob=方法を見つけることができないようです。prob=

何か案は？

例： d<-1:100。最初の試行サンプルを考えてみましょうd[30]=30。その場合、その要素がddd0、60、および90に近いと、サンプリングの確率が高くなります。したがって、最初のサンプルの後、の残りの要素のサンプリング確率の分布はddd、画像のようになります。

Answer 1

おもう：

samp <- sample(1:100,1)
prob <- rep(1,100)
prob[samp]=0

詳細編集：今日はばかです。これで、要求した確率の形になります。

peke<-c(2,5,7,10,7,5,2)  #your 'triangle' probability
for (jj = c(0,2,3){
prob[(1:7)*(1+samp*(jj)] <- peke
}
newsamp <-sample(1:100,1,prob)

確率のピークが目的の場所に配置されない場合は、わずかなオフセットを追加することをお勧めします。