जवाबों:
क्या आप चाहते हैं कि नमूने में अनुपात ठीक उसी अनुपात में हो जो कहा गया है? या उन अनुपातों के साथ बहुत बड़ी आबादी से नमूने के विचार का प्रतिनिधित्व करने के लिए (इसलिए नमूना अनुपात करीब होगा लेकिन सटीक नहीं)?
यदि आप सटीक अनुपात चाहते हैं तो आप ब्रैंडन के सुझाव का पालन कर सकते हैं और सटीक अनुपात वाले sample
वेक्टर के क्रम को यादृच्छिक बनाने के लिए R फ़ंक्शन का उपयोग कर सकते हैं ।
यदि आप जनसंख्या से नमूना लेना चाहते हैं, लेकिन अनुपात को सीमित नहीं करना चाहते हैं, तो आप अभी भी sample
R का उपयोग कर सकते हैं prob
जैसे कि तर्क के साथ :
> x <- sample( LETTERS[1:4], 10000, replace=TRUE, prob=c(0.1, 0.2, 0.65, 0.05) )
> prop.table(table(x))
x
A B C D
0.0965 0.1972 0.6544 0.0519
R (http://cran.r-project.org/) का उपयोग करना। यहां मैं जो कुछ भी कर रहा हूं वह आपके द्वारा निर्दिष्ट अनुपात के साथ एक यादृच्छिक सूची बना रहा है।
x <- c(rep("A",0.1*10000),rep("B",0.2*10000),rep("C",0.65*10000),rep("D",0.05*10000))
# cheating
x <- sample(x, 10000)
prop.table(summary(as.factor(x)))
/ मुझे इस बात पर धैर्य से प्रतीक्षा करनी चाहिए कि यह वास्तव में कितना यादृच्छिक है
n <- 10000
blah <- character(n)
u <- runif(n)
blah[u<=0.1] <- "A"
blah[u>0.1 & u<=0.3] <- "B"
blah[u>0.3 & u<=0.95] <- "C"
blah[u>0.95] <- "D"
table(blah)
prop.table(summary(as.factor(blah)))
मुझे कोई संदेह नहीं है कि यह वास्तव में यादृच्छिक है। मेरा मतलब है, उस हद तक runif()
यादृच्छिक है :)
prob
तर्क का उपयोग करना आसान होगा sample()
:sample(LETTERS[1:4], 10000, replace=TRUE, prob=c(0.1, 0.2, 0.65, 0.05))
यदि आप एक एसएएस उपयोगकर्ता हैं, तो हाल के संस्करण एक समान क्षमता प्रदान करते हैं जिससे वह "टेबल" वितरण को कॉल करता है - जो आप रैंड () फ़ंक्शन के भाग के रूप में देख रहे हैं। Http://support.sas.com/documentation/cdl/en/lrdict/64316/HTML/default/viewer.htm#a001466748.htm देखें
x <- rep( c("A","B","C","D"), 10000*c(0.1,0.2,0.65,0.05) )
और आपको कॉल करने के लिए 10000 को नमूने में निर्दिष्ट करने की आवश्यकता नहीं है, यह डिफ़ॉल्ट होगा (हालांकि स्पष्टता के लिए इसे निर्दिष्ट करने के लिए चोट नहीं लगती है)।