我正在努力创建一个100级的分层样本,使用分层随机抽样和3078个观测值。 分层随机抽样必须满足的条件是: FARMS92 <100,介于100和300之间,介于300和600之间,FARMS92> 600 分层,并使用比例分配。
当我遵循分层功能时,我不明白如何继续:https://gist.github.com/mrdwab/6424112
这是我的数据集:
COUNTY STATE ACRES92 ACRES87 FARMS92
1 ALEUTIAN AK 683533 726596 764514
2 ANCHORAGE AK 47146 59297 256709
3 FAIRBANKS AK 141338 154913 204568
4 JUNEAU AK 210 214 127
5 KENAI AK 50810 85712 98035
6 AUTAUGA AL 107259 116050 145044
7 BALDWIN AL 167832 192082 223502
8 BARBOUR AL 177189 207906 222066
9 BIBB AL 48022 50818 49630
10 BLOUNT AL 137426 140107 163638
11 BULLOCK AL 144799 156332 185304
12 BUTLER AL 96427 99997 124491
13 CALHOUN AL 73841 90474 93248
14 CHAMBERS AL 109555 102153 121101
15 CHEROKEE AL 121504 119956 143656
请您解释一下如何进行的步骤?
答案 0 :(得分:3)
你可以先分成垃圾箱,例如&lt; 100,使用cut
函数在100和300之间等。
data$cut <- cut(data$FARMS92, breaks = c(0,100,300,600, 1E7), labels = c("A","B","C", "D"), right = TRUE)
然后使用stratify
函数(https://gist.github.com/mrdwab/6424112)。
stratified(data, "cut", size = c(2,2,2,2))
对于这个特定的例子,我使用了size = c(2,2,2,2)
,它将从每个bin返回2。由于您希望样本大小= 100,因此请相应调整大小。例如,对于比例分配,您可以将原始数据集用于:size = round(100 * prop.table(table(data$cut)), 0)
。
输出:
COUNTY STATE ACRES92 ACRES87 FARMS92 cut
7 BALDWIN AL 167832 192082 22 A
6 AUTAUGA AL 107259 116050 14 A
4 JUNEAU AK 210 214 127 B
12 BUTLER AL 96427 99997 124 B
11 BULLOCK AL 144799 156332 385 C
15 CHEROKEE AL 121504 119956 436 C
9 BIBB AL 48022 50818 49630 D
8 BARBOUR AL 177189 207906 222066 D
我修改了数据集以生成更好的工作示例。 数据:
data <- read.table(text= "COUNTY STATE ACRES92 ACRES87 FARMS92
1 ALEUTIAN AK 683533 726596 76
2 ANCHORAGE AK 47146 59297 2
3 FAIRBANKS AK 141338 154913 204
4 JUNEAU AK 210 214 127
5 KENAI AK 50810 85712 480
6 AUTAUGA AL 107259 116050 14
7 BALDWIN AL 167832 192082 22
8 BARBOUR AL 177189 207906 222066
9 BIBB AL 48022 50818 49630
10 BLOUNT AL 137426 140107 163638
11 BULLOCK AL 144799 156332 385
12 BUTLER AL 96427 99997 124
13 CALHOUN AL 73841 90474 93248
14 CHAMBERS AL 109555 102153 121
15 CHEROKEE AL 121504 119956 436 ", stringsAsFactors=FALSE, header = TRUE)