R语言如何进行重复抽样？题目是population=50000，抽取200个样本容量为10的样本。在线等~谢谢啦

Python017

R语言如何进行重复抽样？题目是population=50000，抽取200个样本容量为10的样本。在线等~谢谢啦,第1张

假设你的population是1到50000，那么抽取一个样本容量为10的样本：sample(1:50000,10)如果是可重复抽样（就是这个10个样本中的数字可以重复，也叫放回抽样）那么sample(1:50000,10,replace=T)做个循环抽200次就好了。

曲线拟合：（线性回归方法：lm）1、x排序2、求线性回归方程并赋予一个新变量z=lm(y~x+I(x^2)+...)3、plot(x,y)#做y对x的散点图4、lines(x,fitted(z))#添加拟合值对x的散点图并连线曲线拟合：（nls）lm是将曲线直线化再做回归，nls是直接拟合曲线。需要三个条件：曲线方程、数据位置、系数的估计值。如果曲线方程比较复杂，可以先命名一个自定义函数。例：f=function(x1, x2, a, b) {a+x1+x2^b} result=nls(x$y~f(x$x1, x$x2, a, b), data=x, start=list(a=1, b=2)) #x可以是数据框或列表，但不能是矩阵#对系数的估计要尽量接近真实值，如果相差太远会报错：“奇异梯度”summary(result) #结果包含对系数的估计和p值根据估计的系数直接在散点图上使用lines加曲线即可。曲线拟合：（局部回归）lowess(x, y=NULL, f = 2/3, iter = 3)#可以只包含x，也可使用x、y两个变量#f为窗宽参数，越大越平滑#iter为迭代次数，越大计算越慢loess(y~x, data, span=0.75, degree=2)#data为包含x、y的数据集；span为窗宽参数#degree默认为二次回归#该方法计算1000个数据点约占10M内存举例：x=seq(0, 10, 0.1)y=sin(x)+rnorm(101)#x的值必须排序plot(x,y) #做散点图lines(lowess(x,y)) #利用lowess做回归曲线lines(x,predict(loess(y~x))) #利用loess做回归曲线，predict是取回归预测值z=loess(y~x)lines(x, z$fit) #利用loess做回归曲线的另一种做法