{"id":466,"date":"2023-07-29T19:49:15","date_gmt":"2023-07-29T19:49:15","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/it\/come-generare-un-campione-utilizzando-la-funzione-sample-in-r\/"},"modified":"2023-07-29T19:49:15","modified_gmt":"2023-07-29T19:49:15","slug":"come-generare-un-campione-utilizzando-la-funzione-sample-in-r","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/it\/come-generare-un-campione-utilizzando-la-funzione-sample-in-r\/","title":{"rendered":"Come generare un campione utilizzando la funzione sample in r"},"content":{"rendered":"

<\/p>\n

\n

La funzione sample()<\/strong> in R consente di prelevare un campione casuale di elementi da un set di dati o da un vettore, con o senza sostituzione.<\/span><\/p>\n

La sintassi di base della funzione sample() \u00e8:<\/span><\/p>\n

campione (x, dimensione, sostituisci = FALSE<\/span> , prob = NULL<\/span> )<\/span><\/strong><\/p>\n

x<\/strong> : un set di dati o un vettore da cui scegliere il campione<\/span>
dimensione<\/strong> : dimensione del campione<\/span>
sostituire<\/strong> : \u00e8 opportuno effettuare il campionamento con sostituzione? (questo \u00e8 FALSO per impostazione predefinita)<\/span>
prob<\/strong> : un vettore di pesi di probabilit\u00e0 per ottenere gli elementi del vettore campionato<\/span><\/p>\n

La documentazione completa per sample() pu\u00f2 essere trovata qui<\/a> .<\/em><\/span><\/p>\n

Gli esempi seguenti mostrano esempi pratici di utilizzo di sample().<\/span><\/p>\n

Generare un campione da un vettore<\/span><\/strong><\/h2>\n

Supponiamo di avere un vettore a<\/em> contenente 10 elementi:<\/span><\/p>\n

 #define vector a<\/em> with 10 elements in it<\/span>\na <- c(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10)<\/strong><\/pre>\n
 Per generare un campione casuale di 5 elementi del vettore a<\/em> senza reinserimento, possiamo utilizzare la seguente sintassi:<\/span><\/p>\n
 #generate random sample of 5 elements from vector a\n<\/em><\/span>sample(a, 5)\n\n#[1] 3 1 4 7 5<\/strong><\/pre>\n
 \u00c8 importante notare che ogni volta che generiamo un campione casuale, \u00e8 probabile che otterremo ogni volta un insieme diverso di elementi.<\/span><\/p>\n
 #generate another random sample of 5 elements from vector a\n<\/em><\/span>sample(a, 5)\n\n#[1] 1 8 7 4 2<\/strong><\/pre>\n
 Se vogliamo essere in grado di replicare i nostri risultati e lavorare ogni volta con lo stesso campione, possiamo usare set.seed()<\/strong> .<\/span><\/p>\n
 #set.seed(some random number) to ensure that we get the same sample each time\nset.seed(122)\n\n#define vector a<\/em> with 10 elements in it<\/span>\na <- c(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10)<\/span>\n\n#generate random sample of 5 elements from vector a\n<\/em><\/span>sample(a, 5)\n\n#[1] 10 9 2 1 4\n\n#generate another random sample of 5 elements from vector a\n<\/em><\/span>sample(a, 5)\n\n#[1] 10 9 2 1 4\n<\/strong><\/pre>\n
 Possiamo anche usare l’argomento replace = TRUE<\/strong> per campionare con la sostituzione. Ci\u00f2 significa che ciascun elemento del vettore pu\u00f2 essere scelto per apparire nel campione pi\u00f9 di una volta.<\/span><\/p>\n
 #generate random sample of 5 elements from vector a<\/em> using sampling with replacement\n<\/span>sample(a, 5, replace = TRUE)\n\n#10 10 2 1 6<\/strong><\/pre>\n
 Generare un campione da un set di dati<\/span><\/strong><\/h2>\n
 Un altro uso comune della funzione sample() \u00e8 generare un campione casuale di righe da un set di dati. Per l’esempio seguente, genereremo un campione casuale di 10 righe dal set di dati R integrato iris<\/strong> , che ha 150 righe in totale.<\/span><\/p>\n
 #view first 6 rows of<\/span> iris dataset\n<\/span><\/strong>head(iris)<\/span>\n\n# Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species\n#1 5.1 3.5 1.4 0.2 setosa\n#2 4.9 3.0 1.4 0.2 setosa\n#3 4.7 3.2 1.3 0.2 setosa\n#4 4.6 3.1 1.5 0.2 setosa\n#5 5.0 3.6 1.4 0.2 setosa\n#6 5.4 3.9 1.7 0.4 setosa<\/span><\/strong>\n\n<\/span>#set<\/span> seed to ensure that this example is replicable<\/strong>\nset.seed(100)<\/span>\n<\/span>\n#choose a random vector of 10 elements from all 150 rows in iris dataset<\/span>\nsample_rows <- sample(1:nrow(iris), 10)\nsample_rows\n\n#[1] 47 39 82 9 69 71 117 53 78 25\n\n#choose the 10 rows of the iris dataset that match the row numbers above<\/span>\nsample <- iris[sample_rows, ]\nsample\n\n# Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species\n#47 5.1 3.8 1.6 0.2 setosa\n#39 4.4 3.0 1.3 0.2 setosa\n#82 5.5 2.4 3.7 1.0 versicolor\n#9 4.4 2.9 1.4 0.2 setosa\n#69 6.2 2.2 4.5 1.5 versicolor\n#71 5.9 3.2 4.8 1.8 versicolor\n#117 6.5 3.0 5.5 1.8 virginica\n#53 6.9 3.1 4.9 1.5 versicolor\n#78 6.7 3.0 5.0 1.7 versicolor\n#25 4.8 3.4 1.9 0.2 setosa<\/strong><\/pre>\n
 Tieni presente che se copi e incolli il codice riportato sopra nella tua console R, dovresti ottenere esattamente lo stesso campione poich\u00e9 abbiamo utilizzato set.seed(100)<\/strong> per assicurarci di ottenere sempre lo stesso campione.<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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