基于概率权重向量的随机抽样

Question

我有矢量d<-1:100

我想从这个向量中采样 k=3 次不替换。我想让与第一个采样元素相距length(d)/k 的元素具有更高的采样概率。我还不确定要高多少。我知道sample 有一个prob= 参数，但是我似乎无法找到一种方法来从初始样本的位置重新计算prob= 向量。

有什么想法吗？

示例： d<-1:100 。让我们说第一个试用样本d[30]=30。那么ddd中接近0、60、90的元素应该有更高的采样概率。因此，在初始样本之后，ddd 其余元素的采样概率分布如图所示：

Answer 1

我认为：

samp <- sample(1:100,1)
prob <- rep(1,100)
prob[samp]=0

更多编辑：我今天是个白痴。现在这将生成您要求的概率形状。

peke<-c(2,5,7,10,7,5,2)  #your 'triangle' probability
for (jj = c(0,2,3){
prob[(1:7)*(1+samp*(jj)] <- peke
}
newsamp <-sample(1:100,1,prob)

如果没有将概率峰值放置在您想要的位置，您可能需要添加一个轻微的偏移量。