从R中的数据集中获取不成比例的样本

如果我在R中有一个大的数据集，我如何在考虑原始数据分布的情况下对数据进行随机抽样，特别是如果数据是倾斜的，只有1%属于次要类别，并且我希望对数据进行有偏差的抽样？

样本（x，n，replace=FALSE，prob=NULL）函数从大小为

n

的向量

x

中获取样本。该样本可以是带或不带替换，并且选择样本中每个元素的概率可以是每个元素相同，或者用户通知的向量

如果你想对50个案例中的每个元素抽取相同概率的样本，你所要做的就是

n <- 50
smpl <- df[sample(nrow(df), 50),]

---

n导入数据，找到“级别”的权重，然后让
sample
处理其余部分。如果你能缩小你的问题范围（至少使用样本数据-）会有帮助。另外，除非我在这里遗漏了一些明显的东西，否则我在ifelse中得到了
错误（sex==“m”，0.25，0.75）：在试图运行上一个示例时未找到对象“sex”
。我只是让它与
prob=ifelse（df$sex==“m”，0.25，0.75）一起工作
示例中的
函数。
n <- 50
prb <- ifelse(sex=="M",0.25,0.75)
smpl <- df[sample(nrow(df), 50, prob = prb),]