基于概率权重向量的随机抽样

Question

我有矢量d<-1:100

我想从此向量中取样k = 3次，无需替换。我想制作与第一个采样元素距离length(d)/k的元素，以获得更高的采样概率。我还不确定还有多高。我知道sample有一个prob=参数，但我似乎无法找到一种方法，以便从初始样本的位置重新计算prob=向量。

有什么想法吗？

示例： d<-1:100。让我们说第一次试验样本d[30]=30。那么接近0,60和90的ddd元素应该具有更高的采样概率。因此，在初始样本之后，ddd的其余元素的采样概率的分布如图像所示：

Answer 1

我想：

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

更多编辑：我今天是个白痴。现在这将使你要求的概率形状。

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在您想要的位置，您可能需要添加一个轻微的偏移量。