深入理解r語言sample函數

一、r語言quantile函數

#獲取sample函數抽樣的分位數
x <- rnorm(50)
sample(x, 10)
quantile(sample(x, 10), probs = 0.25)

r語言quantile函數可以作用於r語言sample函數中抽取的樣本進行求解分位數，這在統計分析中非常常見。為方便展示，我們定義一個50個元素的向量x，將這個向量作為參數傳入sample函數，對其進行10個元素的採樣，然後用r語言quantile函數算出所得樣本的第一四分位數。

二、r語言kable函數

#將sample結果以表格形式展示
df <- data.frame(sample(x, 10))
kable(df, caption = "sample結果展示")

在處理數據時，我們可能會需要將r語言sample函數得到的結果以表格的形式展示出來。這個時候可以使用r語言kable函數將sample函數採樣結果轉換為數據框，並將其以表格形式輸出。上述代碼將所得樣本轉換成數據框df，再將其傳入kable函數中，用caption參數指定表格標題，可以得到一張漂亮的表格。

三、r語言plot函數

#通過plot函數可視化sample結果
plot(sample(x, 10))

r語言plot函數可以將採樣數據以圖形方式展示出來，幫助我們更直觀地理解樣本的變化情況。上述代碼將所得的樣本以線性圖的方式展示出來，從圖中可以看出樣本在不同位置的取值情況和取值頻率分佈。

四、r語言round函數

#用round函數對sample結果進行四捨五入
round(sample(x, 10), digits = 2)

在實際的數據處理中，我們有時會需要將r語言sample函數得到的結果進行精度控制，這個時候可以使用r語言round函數對所得樣本進行四捨五入或者其他的精度處理。上述代碼將所得的樣本結果進行了小數點後兩位的精度控制。

五、r語言percentile函數

#使用percentile函數計算置信區間
library(psych)
percentile(sample(x, 10), probs = c(0.025, 0.975))

r語言percentile函數使用和r語言quantile函數類似，不同的是它可以計算出所得樣本特定置信水平下的置信區間。我們可以使用percentile函數得到所得樣本的95%置信區間，這對於統計分析中的置信區間計算非常有用。

六、r語言function函數

#自定義函數採樣100次並求平均值
avg_sample <- function(n){
  x <- rnorm(n)
  mean(sample(x, 10))
}
replicate(100, avg_sample(50))

r語言function函數可以用於自定義函數，擴展r語言sample函數的使用範圍。上述代碼定義了一個函數avg_sample，功能是從一個n元素的向量中採樣10個元素，並求其均值。然後使用r語言replicate函數採樣出100個樣本並對每一個進行avg_sample函數的求解。

七、r語言quantile函數用法

#獲取bootstrap後的樣本分位數
x <- rnorm(50)
quantile(sample(x, 10, replace=TRUE), probs = c(0.025, 0.975))

有時候我們需要對所得樣本進行bootstrap處理，這個時候可以使用r語言sample函數中的replace參數，指定是否採用可重複抽樣的方式。與此同時，我們還可以使用r語言quantile函數對bootstrap後的樣本進行分位數求解，得到統計分析中所需的置信區間或其他統計量。

八、r語言replicate函數

#使用replicate函數批量進行採樣
replicate(3, sample(x, 10))

在一些情況下，我們需要批量地進行採樣操作，這個時候可以使用r語言replicate函數。上述代碼使用replicate函數採樣3次10個元素，並將得到的結果展示出來。

九、r語言summary函數

#使用summary函數對所得樣本進行描述性統計分析
summary(sample(x, 10))

r語言summary函數可以對數據進行描述性統計分析，包括計算出平均數、標準差、最小值、最大值、中位數和四分位數等。上述代碼對所得樣本進行了描述性統計分析，幫助我們更好地理解所得樣本的屬性。