使用 sample() 进行重采样时，我应该如何指定参数 "prob"？
How should I specify argument "prob" when using sample() for resampling?
简而言之
我试图更好地理解参数 prob 作为 R 中函数 sample 的一部分。在接下来的内容中，我都提出了一个问题，并提供了一段 R 代码与我的问题有关。
问题
假设我生成了 10,000 个随机标准 rnorm。然后我想从这个母亲10,000标准rnorms.
中抽取size 5的样本
我应该如何设置 sample 中的 prob 参数，使得从母亲 rnorm 中抽取这些 5 数字的概率认为中间区域母亲rnorm更密集但尾部区域更薄（所以在绘制这5个数字时它会比尾部区域更频繁地从更密集的区域绘制）？
x = rnorm(1e4)
sample( x = x, size = 5, replace = TRUE, prob = ? ) ## what should be "prob" here?
# OR I leave `prob` to be the default by not using it:
sample( x = x, size = 5, replace = TRUE )
想太多是魔鬼。
您想按照原始分布或经验分布对这些样本重新采样。想想经验CDF是如何得到的：
plot(sort(x), 1:length(x)/length(x))
换句话说，经验PDF只是
plot(sort(x), rep(1/length(x), length(x)))
所以，我们想要 prob = rep(1/length(x), length(x)) 或者简单地说，prob = rep(1, length(x)) 因为 sample 在内部规范化 prob。或者，将其保留为未指定，因为默认为等概率。
简而言之
我试图更好地理解参数 prob 作为 R 中函数 sample 的一部分。在接下来的内容中，我都提出了一个问题，并提供了一段 R 代码与我的问题有关。
问题
假设我生成了 10,000 个随机标准 rnorm。然后我想从这个母亲10,000标准rnorms.
size 5的样本
我应该如何设置 sample 中的 prob 参数，使得从母亲 rnorm 中抽取这些 5 数字的概率认为中间区域母亲rnorm更密集但尾部区域更薄（所以在绘制这5个数字时它会比尾部区域更频繁地从更密集的区域绘制）？
x = rnorm(1e4)
sample( x = x, size = 5, replace = TRUE, prob = ? ) ## what should be "prob" here?
# OR I leave `prob` to be the default by not using it:
sample( x = x, size = 5, replace = TRUE )
想太多是魔鬼。
您想按照原始分布或经验分布对这些样本重新采样。想想经验CDF是如何得到的：
plot(sort(x), 1:length(x)/length(x))
换句话说，经验PDF只是
plot(sort(x), rep(1/length(x), length(x)))
所以，我们想要 prob = rep(1/length(x), length(x)) 或者简单地说，prob = rep(1, length(x)) 因为 sample 在内部规范化 prob。或者，将其保留为未指定，因为默认为等概率。