随机抽样
提问于 2011-07-20 16:54:04
我想知道如何实现一种方法，使用大量真实随机数(使用量子生成器获得)来获得R中较大样本中的随机子样本，这些真随机数是可以多次出现的整数。
__
编辑:解决方案。
由于我需要重新调整，并且我在float64中生成的数字最终是唯一的(由于其高精度)，我使用了以下解决方案：
1)生成与长度(Data)一样多的数字
2)
temp<-cbind(data,randomnb)
randomizeddata<-res[order(res[,2])]3)拆分数据集
回答 3
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2011-07-20 17:05:51
对于真正的随机数，请使用random包中的randomNumbers。
r <- randomNumbers(number_of_samples, max = nrow(your_data), col = 1)
your_data[r, ]Stack Overflow用户
发布于 2011-07-20 17:06:22
假设v是您的数据，r是真正的随机数(缩放后它们的范围从0到1)：
> v <- runif(100)
> r <- runif(10) # using psedo-random numbers for demo purposes
> v[r * length(v) + 1]这将从v中选择10个随机元素(带替换)。
Stack Overflow用户
发布于 2011-07-20 16:57:47
那么sample函数呢？
例如：
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页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/6765544
复制相关文章
![[SpingBoot guides系列翻译]文件上传](https://ask.qcloudimg.com/http-save/yehe-1160516/4t6iu5tpi3.png)
点击加载更多
腾讯云开发者
