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《Rの関数の♪〜軽い解説》
== 具体例で,とにかく動くもの == R version 4.0.3, 4.0.4Patched ----- この教材の最終更新年月日:2021.5.08
• この教材では,体験・入門のレベルで,30分から1時間ほどで「そこそこ分かる」ものを目指す.
• Rに付属のhelpが英語で,そのGoogle翻訳が"読めない"ので,自分自身に分かる書き方に直す. • 正確なレファレンスが必要な人は,Rのコンソールからhelpを読んでください. 関数 sample( ), sample.int( )
標本抽出関数,ランダムなベクトルを作る
書き方整数の疑似乱数を作る sample(x, size, replace = FALSE, prob = NULL)主な引数
引数が「省略されている場合」や「想定外の書き方になっている場合」の結果を覚えるのは大変. 第3引数までは「省略せずに書く」と決めると,簡単になる.特に,replace=は重要
sample(ベクトル, 選び出す標本の数,
備考非復元:replace = FALSE 復元:replace=TRUE)
第1引数が
@省略されている:引数が何もないとき→エラー Aベクトルでなく1つの数であるとき
@) 正の整数であるとき
第2引数が
【例5】
A) 1以上の分数や小数であるとき⇒小数部分を切り捨てた正の整数と解釈されるsample(3) ⇒ sample(1:3, 3)と解釈される ⇒ 2 3 1 など(結果の順序は毎回変わる)
【例6】
B) 1未満の数であるとき⇒その数字が1個与えられ,かつ,1個選び出すことと解釈されるsample(7/2) sample(3.5) ⇒ 例3と同じ
【例7】
C) 文字のセットや文字列であるとき⇒文字のセットや文字列から選ばれるsample(0.2) ⇒ 0.2 sample(−2) ⇒ −2
【例8】
sample(letters, 10) ⇒ lettersは英小文字の文字セット26文字{"a","b","c",...,"z"}で,その中から非復元で10個抽出する ⇒ "g" "w" "f" "p" "b" "z" "d" "x" "e" "n"など sample(LETTERS, 5) ⇒ LETTERSは英大文字の文字セット26文字{"A","B","C",...,"Z"}で,その中から非復元で5個抽出する ⇒ "W" "Y" "C" "J" "E"など cities<−c("東京","大阪","名古屋") ⇒ citiesが三都市の名前であるとき sample(cities, 2) ⇒ 都市名から2個選ばれる ⇒ "大阪" "東京"など @省略されているとき
【例9】
A正の整数でないとき
sample(1:3) ⇒ 第1引数に与えられたベクトルの全部が選ばれる ⇒ 2 3 1 など ⇒ 第2引数の小数部分を切り捨てた正の整数と解釈される
B数でなくベクトルであるとき ⇒ 第1成分の整数と解釈される.第1成分が正の数でなければ,エラー
• 元のベクトルの各要素が抽出される確率に重み付けを行うには,引数probに重み付けベクトルを指定すればよいが,既定値で各要素が抽出される確率は等しくなっている.
• 関数sample.int( )は,sample( )の高速版であるが,ここでは解説を省略する. • 他の関数と同様に,各引数を名前付き引数として,sample(size=2, x=c(1,2,3,4,5))のように書くときは,第1, 第2引数等の順序は問われず,どの順に書いてもよい.この場合には,x, size, replace , prob という用語を使わなければならない. |