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我有矢量图d<-1:100

我想从这个向量中采样 k=3 次而不用替换。我想让与 length(d)/k第一个采样元素相距一定距离的元素具有更高的采样概率。我还不确定要高多少。我知道sample有一个prob=论点,但是我似乎无法找到一种方法,以便prob=从初始样本的位置重新计算向量。

有任何想法吗?

示例: d<-1:100。让我们说第一个试用样品d[30]=30。那么接近 0、60 和 90 的元素ddd应该有更高的采样概率。因此,在初始样本之后,其余元素的采样概率分布ddd如图所示:图片

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我认为:

samp <- sample(1:100,1)
prob <- rep(1,100)
prob[samp]=0

更多编辑:我今天是个白痴。现在这将使您要求的概率形状。

peke<-c(2,5,7,10,7,5,2)  #your 'triangle' probability
for (jj = c(0,2,3){
prob[(1:7)*(1+samp*(jj)] <- peke
}
newsamp <-sample(1:100,1,prob)

如果没有将概率峰值放置在您想要的位置,您可能需要添加一个轻微的偏移量。

于 2012-06-17T15:09:57.707 回答