來自未知概率分布的樣本

Question

我有一個~100k長度的向量，值在0到1之間，表示在地理位置的棲息地適應性。 雖然有些值非常小，但其中很多都是0.9等，所以總和遠大於1。

我想生成1000個隨機的位置樣本，每個樣本的長度為6（無替換），選擇位置的概率由該位置處的向量值加權。

下面的虛擬數據。 有任何想法嗎？

mylocs = letters[1:10]
myprobs = c(0.1,NA,0.01,0.2,0.6,NA,0.001,0.03,0.9,NA)
mydata = data.frame(mylocs,myprobs)

Answer 1

我對你的問題有點困惑，所以這里有兩個可能的答案。

如果您想要抽樣1000組六個值，其中組可以共享值，那么：

locs = letters[1:15]
probs = c(0.1,NA,0.01,0.2,0.6,NA,0.001,0.03,0.9,NA, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1)
mydata = data.frame(locs,probs)

d = na.omit(mydata)
replicate(1000, sample(d$locs, size=6, prob=d$probs, replace=F))

如果組不應該共享值，那么只需：

## Change the "2" to 1000 in the real data set
s = sample(d$locs, size=6*2, prob=d$probs, replace=F)
matrix(s, ncol=6)