R-sampe & seq函数学习[转载]

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1.R中的sample函数

在医学统计学或者流行病学里的现场调查、样本选择经常会提到一个词：随机抽样。

随机抽样是为了保证各比较组之间均衡性的一个很重要的方法。那么今天介绍的第一个函数就是用于抽样的函数sample： 

> x=1:10
> sample(x)
 [1]  8  9  5  2  3 10  6  1  4  7
#随机抽样，默认是不放回抽样

> sample(x,size = 5)
[1] 9 4 5 6 2
#size参数，规定抽样个数

> sample(x,size = 5)
[1] 4 3 1 5 9
#这次抽样结果和上次不同，证明是随机的

> sample(x,replace = T)
 [1] 5 5 8 8 7 3 3 7 6 2
#参数是否是放回抽样。

上述抽样过程中，每个元素被抽取的概率相等，称为随机抽样。

有时候我们的抽取元素的概率未必相等（如常见的二项分布概率问题），此时我们需要添加一个参数prob，也就是“probability”（概率）的缩写。假设一名医生给患者做某手术成功的概率是80%，那么现在他给20例病人做手术，可能有哪几次是成功的呢？代码如下：

这些代码告诉我们，对每一个元素都可以给定一个概率，且每个概率是独立的，即在参数prob中，不一定所有元素的概率加起来等于1，它只代表某元素被抽取的概率而已。

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原文：https://www.cnblogs.com/BlueBlueSea/p/10177044.html