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複数回出現する可能性のある整数である真の乱数（量子ジェネレーターを使用して取得）の大規模なコレクションを使用して、Rのより大きなサンプル内でランダムなサブサンプルを取得する方法を実装する方法を知りたいです。

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編集：解決策。

修正が必要で、float64 で生成された数値が最終的に一意になったので (精度が高いため)、次の解決策を使用しました。

1) length(data) と同じ数の数値を生成する

2)

temp<-cbind(data,randomnb)
randomizeddata<-res[order(res[,2])]

3) データセットを分割する

4

3 に答える 3

6

真の乱数の場合は、パッケージrandomNumbersから使用します。random

r <- randomNumbers(number_of_samples, max = nrow(your_data), col = 1)
your_data[r, ]
于 2011-07-20T17:05:50.950 に答える
1

vがあなたのデータでありr、 が真の乱数であるとしましょう( から0までの範囲になるようにスケーリングされます1):

> v <- runif(100)
> r <- runif(10) # using psedo-random numbers for demo purposes
> v[r * length(v) + 1]

vこれにより、 (置換を使用して)から 10 個のランダムな要素が選択されます。

于 2011-07-20T17:06:21.693 に答える
0

サンプル関数はどうですか？

例えば

set.seed(3) # just to get the same result
x <- 1:10
sample(x,10)
# print: 2  8  4  3  9  6  1  5 10  7
于 2011-07-20T16:57:46.873 に答える