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層化サンプルの設計

library(survey)
design <- svydesign(id=~1,strata=~Category,  data=billa, fpc=~fpc)

これまでのところ良いですが、単純なサンプリングと同じ方法でサンプルを描画するにはどうすればよいですか？

set.seed(67359)  
samplerows <- sort(sample(x=1:N, size=n.pre$n))
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層化された設計がある場合は、各層内でランダムにサンプリングできると思います。これは、以下を使用して、各層で比例サンプリングを実行するための短いアルゴリズムですddply。

library(plyr)
set.seed(1)
dat <- data.frame(
    id = 1:100,
    Category = sample(LETTERS[1:3], 100, replace=TRUE, prob=c(0.2, 0.3, 0.5))
)

sampleOne <- function(id, fraction=0.1){
  sort(sample(id, round(length(id)*fraction)))
}

ddply(dat, .(Category), summarize, sampleID=sampleOne(id, fraction=0.2))

   Category sampleID
1         A       21
2         A       29
3         A       72
4         B       13
5         B       20
6         B       42
7         B       58
8         B       82
9         B      100
10        C        1
11        C       11
12        C       14
13        C       33
14        C       38
15        C       40
16        C       63
17        C       64
18        C       71
19        C       92
于 2011-10-31T07:31:09.900 に答える
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samplingCRANのパッケージ（ pdfはこちら）、strata特に関数をご覧ください。

これは、調査を行っているかどうかを知るのに適したパッケージです。CRANのページから入手できるビネットがいくつかあります。

「公式統計」のタスクビューには、調査の設計とサンプリングのこれらの問題に密接に関連するいくつかのトピックが含まれています。それを参照すると、推奨されるパッケージによって、作業で使用できる他のツールも紹介される場合があります。

于 2011-11-03T14:52:30.177 に答える
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を使用して層化サンプルを描画できますdplyr。まず、関心のある1つまたは複数の列でグループ化します。この例では、各種の3つのレコードです。

library(dplyr)
set.seed(1)
iris %>%
  group_by (Species) %>%
  sample_n(., 3)

出力：

Source: local data frame [9 x 5]
Groups: Species

  Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width    Species
1          4.3         3.0          1.1         0.1     setosa
2          5.7         3.8          1.7         0.3     setosa
3          5.2         3.5          1.5         0.2     setosa
4          5.7         3.0          4.2         1.2 versicolor
5          5.2         2.7          3.9         1.4 versicolor
6          5.0         2.3          3.3         1.0 versicolor
7          6.5         3.0          5.2         2.0  virginica
8          6.4         2.8          5.6         2.2  virginica
9          7.4         2.8          6.1         1.9  virginica
于 2015-07-05T09:02:18.167 に答える
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これは、mtcarsデータフレームから個別の「炭水化物」値ごとに3つのレコードを置換せずにサンプリングする簡単な方法です。

# choose how many records to sample per unique 'carb' value
records.per.carb.value <- 3

# draw the sample
your.sample <- 
    mtcars[ 
        unlist( 
            tapply( 
                1:nrow( mtcars ) , 
                mtcars$carb , 
                sample , 
                records.per.carb.value 
            ) 
        ) , ]

# print the results to the screen
your.sample

パッケージは、作成ではなく、複雑なサンプル調査データの分析surveyに主に使用されることに注意してください。@Iteratorは、複雑なサンプル調査データを作成するためのより高度な方法について、パッケージを確認する必要があることは間違いありません。:)sampling

于 2012-12-19T13:53:23.140 に答える