R语言 samplingbook包 pps.sampling()函数中文帮助文档(中英文对照)

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pps.sampling(samplingbook)
pps.sampling()所属R语言包：samplingbook

                                        Sampling with Probabilities Proportional to Size
                                         与大小成比例的概率抽样

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

The function provides sample techniques with sampling probabilities which are proportional to the size of a quantity z.
该功能提供了示例技术与采样的量Z的大小成比例的概率。


用法----------Usage----------


pps.sampling(z, n, id = 1:N, method = 'sampford', return.PI = FALSE)



参数----------Arguments----------

参数：z
vector of quantities which determine the sampling probabilities in the population
向量的数量确定的人口抽样概率


参数：n
positive integer for sample size
样本量为正整数


参数：id
an optional vector with identification values for population elements. Default is 'id = 1:N', where 'N' is length of 'z'.
一个可选的向量与人口的元素的标识值。默认是'id = 1:N'，'N'长度'z'。


参数：method
the sampling method to be used. Options are 'sampford', 'tille', 'midzuno' or 'madow'.
要使用的抽样方法。选项'sampford'，'tille'，'midzuno'或'madow'。


参数：return.PI
logical. If TRUE the pairwise inclusion probabilities for all individuals in the population are returned.
逻辑。如果TRUE包含成对的概率为所有个人的人口将返回。


Details

详细信息----------Details----------

The different methods vary in their run time. Therefore, method='sampford' is stopped if N > 200 or if n/N < 0.3. method='tille' is stopped if N > 500.  In case of large populations use method='midzuno' or method='madow'.
不同的方法不同，它们的运行时间。因此，method='sampford'如果N > 200如果n/N < 0.3停止。 method='tille'停止如果N > 500。在人口众多的情况下使用method='midzuno'或method='madow'。


值----------Value----------

The function pps.sampling returns a value, which is a list consisting of the components
的功能pps.sampling返回一个值，它是由组件组成的一个列表


参数：call
is a list of call components: z vector of quantity data, n sample size, id identification values, and method sampling method
调用组件的列表：z向量的数量数据，n样本大小，id的标识值，并method抽样的方法


参数：sample
resulted sample
导致样品


参数：pik
inclusion probabilities
包含概率


参数：PI
sample second order inclusion probabilities
样品二阶包含概率


参数：PI.full
full second order inclusion probabilities
全二阶包含概率


（作者）----------Author(s)----------


Juliane Manitz



参考文献----------References----------



参见----------See Also----------

htestimate
htestimate


实例----------Examples----------


## 1) simple suppositious example[＃1）简单suppositious的例子]
data <- data.frame(id = 1:7, z = c(1.8, 2 ,3.2 ,2.9 ,1.5 ,2.0 ,2.2))
# Usage of pps.sampling for Sampford method[Sampford方法的使用pps.sampling]
set.seed(178209)
pps.sample_sampford <- pps.sampling(z=data$z, n=2, method='sampford', return.PI=FALSE)
pps.sample_sampford
# sampling elements[抽样元素]
id.sample <- pps.sample_sampford$sample
id.sample
# other methods[其他方法]
set.seed(178209)
pps.sample_tille <- pps.sampling(z=data$z, n=2, method='tille')
pps.sample_tille
set.seed(178209)
pps.sample_midzuno <- pps.sampling(z=data$z, n=2, method='midzuno')
pps.sample_midzuno
set.seed(178209)
pps.sample_madow <- pps.sampling(z=data$z, n=2, method='madow')
pps.sample_madow

## 2) influenza[＃2）流感]
data(influenza)
summary(influenza)

set.seed(108506)
pps <- pps.sampling(z=influenza$population,n=20,method='midzuno')
pps
sample <- influenza[pps$sample,]
sample

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