在R中采样具有多个级别的类别，并从每个类别中提取特定的样本大小

在R中，可以使用函数stratified来采样具有多个级别的类别，并从每个类别中提取特定的样本大小。

stratified函数属于rsample包，它提供了一种分层抽样的方法，可以根据不同类别的比例来采样数据。

以下是一个示例代码，演示如何在R中采样具有多个级别的类别，并从每个类别中提取特定的样本大小：

library(rsample)

# 创建一个具有多个级别的类别变量
category <- factor(rep(c("A", "B", "C"), times = c(20, 30, 50)))

# 设置每个类别需要提取的样本大小
sample_sizes <- c(A = 5, B = 10, C = 15)

# 使用stratified函数进行分层抽样
stratified_sampling <- stratified(category, strata = category, size = sample_sizes)

# 查看采样结果
stratified_sampling

在上述示例中，首先创建了一个具有多个级别的类别变量category，其中类别A有20个观测值，类别B有30个观测值，类别C有50个观测值。

然后，通过设置sample_sizes向量来指定每个类别需要提取的样本大小。在本例中，类别A需要提取5个样本，类别B需要提取10个样本，类别C需要提取15个样本。

最后，使用stratified函数进行分层抽样，其中strata参数指定了分层变量，这里使用了同样的category变量。size参数指定了每个类别需要提取的样本大小。

运行代码后，将得到一个采样结果，其中包含了从每个类别中提取的特定样本大小的数据集。

请注意，以上示例中使用的是rsample包中的stratified函数，这是一种常见的方法，但并不是唯一的方法。在实际应用中，还可以根据具体需求使用其他采样方法或包。