Блог

Главная - Вопросы по программированию - построение стратифицированной выборки в R

построение стратифицированной выборки в R

#r #survey #sampling

#r #опрос #выборка

Вопрос:

Проектирование моей стратифицированной выборки

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

Пока все хорошо, но как я могу нарисовать выборку так же, как я смог для простой выборки?

 set.seed(67359)  
samplerows <- sort(sample(x=1:N, size=n.pre$n))

Ответ №1:

Если у вас стратифицированный дизайн, то я полагаю, что вы можете выборочно выбирать в каждом слое. Вот краткий алгоритм для выполнения пропорциональной выборки в каждом слое, используя 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

Комментарии:

1. Спасибо, я хотел бы, чтобы R предоставлял такую функцию. Разочарование заключается в том, что мне всегда приходится находить то, что мне нужно исправить самостоятельно, и то, что R предоставляет с готовностью. Я не статистик, поэтому всегда боюсь ошибиться

2. Отлично! sampleOne это функция, которую я искал. tapply(dat$id, dat$Category, sampleOne, fraction = 0.1) будет очень хорошо работать и с небольшими выборками.

Ответ №2:

Взгляните на sampling пакет в CRAN (pdf здесь) и strata , в частности, на функцию.

Это хороший пакет, чтобы знать, проводите ли вы опросы; на его странице в CRAN доступно несколько виньеток.

Представление задач в разделе «Официальная статистика» включает в себя несколько разделов, которые тесно связаны с этими вопросами разработки опроса и выборки — просмотр его и рекомендуемых пакетов может также познакомить с другими инструментами, которые вы можете использовать в своей работе.

Ответ №3:

Вы можете нарисовать стратифицированную выборку с помощью dplyr . Сначала мы группируем по столбцу или столбцам, которые нас интересуют. В нашем примере 3 записи каждого вида.

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

Вывод:

 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

Ответ №4:

вот быстрый способ выборки трех записей для каждого отдельного значения «carb» из фрейма данных mtcars без замены

 # 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

обратите внимание, что survey пакет в основном используется для анализа сложных выборочных данных опроса, а не для их создания. @Iterator прав, что вам следует ознакомиться с sampling пакетом для более продвинутых способов создания сложных выборочных данных опроса. 🙂

Метки: