Случайная подвыборка в R

Попробуйте что-то вроде этого:

mysample <- mydata[sample(1:nrow(mydata), 50, replace=FALSE),]

То, что ОП, вероятно, ищет здесь, - это способ загрузки данных для индекса разнообразия Хилла или Симпсона, который дает некоторые предположения о выборке данных:

• Каждая строка — это сайт, каждый столбец — вид, а каждое значение — счет.
• Для начальной загрузки отбираются отдельные лица, а НЕ ПОДСЧЕТ.

Для этого программы начальной загрузки часто моделируют счетчики как строку отдельных лиц. Например, если бы у нас была такая запись:

a  b  c
2  3  4

Запись будет смоделирована как:

aabbbcccc

Затем обычно берется образец с заменой из строки, чтобы создать больший набор на основе набора моделей.

Загрузка сайта: в R у нас есть способ сделать это, который на самом деле довольно прост с помощью функции «образец». Если вы выбираете из номеров столбцов, вы можете указать вероятности, используя данные подсчета.

# Test data.
data <- data.frame(a=2, b=3, c=4)

# Sampling from first row of data.
row <- 1
N_samples <- 50

samples <- sample(1:ncol(data), N_samples, rep=TRUE, prob=data[row,])

Преобразование образца в формат исходной таблицы. Теперь у нас есть массив образцов, в каждом элементе которого указан номер столбца, к которому принадлежит образец. Мы можем преобразовать обратно в исходный формат таблицы несколькими способами, но вот довольно простой способ с использованием простого цикла подсчета:

# Count the number of each entry and store in a list.
for (i in 1:ncol(data)){
    site_sample[[i]] <- sum(samples==i)
}

# Unlist the data to get an array that represents the bootstrap row.
site_sample <- unlist(site_sample)

Только что наткнулся на эту тему, и в веганском пакете есть функция под названием «rarify», которая делает именно то, что вы хотите сделать (и в том же экологическом контексте).

Это должно работать. Это немного сложнее, чем кажется на первый взгляд, поскольку каждая ячейка содержит количество видов. Решение использует функцию apply для отправки каждой строки данных в определяемую пользователем функцию sample_species. Затем мы генерируем n случайных чисел и упорядочиваем их. Если имеется 15 видов 1, 20 видов 2 и 20 видов 3, случайные числа, сгенерированные между 1 и 15, означают вид 1, 16 и 35 означают вид 2, а 36-55 означают вид 3.

## Initially takes in a row of the data and the number of samples to take
sample_species <- function(counts,n) {
  num_species <- length(counts)
  total_count <- sum(counts)
  samples <- sample(1:total_count,n,replace=FALSE)
  samples <- samples[order(samples)]
  result <- array(0,num_species)
  total <- 0
  for (i in 1:num_species) {
    result[i] <- length(which(samples > total & samples <= total+counts[i]))
    total <- total+counts[i]
  }
  return(result)
}

A <- matrix(sample(0:100,10*40,replace=T), ncol=10) ## mock data
B <- t(apply(A,1,sample_species,50)) ## results