a***r
发帖数: 420 | 1 其实以前我没问过
不过考古发现众多此类话题的遗迹，我景仰的songkun，dashagen，bullren等前辈纷纷
留下墨宝，甚至竟然还有陈大师的高见（一年多前的贴啊，伤不起！！！）
可惜还是没搞定><，只好再问了
我有n的subject，想从中取q%个，（nq/100取整）
sas里可以surveyselect
r里可以sample （r真好。。。）
在C/C++里怎么实现呢？？
因为dataset太大，用R和sas都不可行
Typically，我想做的是
#
...
main (int argc,char * argv[]) {
int arg=0;
n=atoi(argv[++arg]);
p=atoi(argv[++arg]);
double AOD;
srand((unsigned)time(NULL));
for (int i =0; i
{
AOD=((double) rand() / (RAND_MAX+1)) ;
if (AOD
do something I need to matrix[i];
}
}
std::cin.ignore( std::numeric_limits::max(), '\n' );
return(0);
}
这样不行，因为我不能控制选到的个数
还有其实我不确定这样生成的数是不是uniform的
我想做的实际就是产生一个选中的index list，然后对matrix[index]做操作
骨灰贴里bullren问了这个问题之后，很happy地说最后借用了R的code
可是我很挫的没有找到R的runif（）或者sample（）的source code
所以，idea/reference, are all sincerely appreciated!
谢谢大家啦~~ |
g**********t
发帖数: 475 | |
b*****n
发帖数: 685 | 3 居然提了老夫的名，那老夫就回一下。
我猜你要实现类似于R里面的sample，比如5个里面取2个：
> sample(5, 2)
[1] 1 3
就可以得到index了。
如果你要借用R的function，那些source code需要从cran R Sources上面down。
其实这种情况用C很容易实现，做两次loop，第一次从5个里面随机取一个，第二次再从
剩下4个里面随机取一个（如果是without replacement的话）。只不过这么做仅限于等
概率的sample，也就是R的sample里面prob = NULL的case。 |
o****o
发帖数: 8077 | 4 maybe this like helps:
http://www.mitbbs.com/bbsann2/life.faq/JobHunting/17/D128425435
【在 a***r 的大作中提到】
: 其实以前我没问过
: 不过考古发现众多此类话题的遗迹，我景仰的songkun，dashagen，bullren等前辈纷纷
: 留下墨宝，甚至竟然还有陈大师的高见（一年多前的贴啊，伤不起！！！）
: 可惜还是没搞定><，只好再问了
: 我有n的subject，想从中取q%个，（nq/100取整）
: sas里可以surveyselect
: r里可以sample （r真好。。。）
: 在C/C++里怎么实现呢？？
: 因为dataset太大，用R和sas都不可行
: Typically，我想做的是
|
a***r
发帖数: 420 | 5 上次没来得及回复
谢谢，非常有帮助！！
http://www.mitbbs.com/bbsann2/life.faq/JobHunting/17/D128425435
348717_2.70/%C7%B0%B6%CE%CA%B1%BC%E4%D5%FB%C0%ED%B5%C4%CB%E6%BB%FA%CB%E3%B
7%A8
【在 o****o 的大作中提到】
: maybe this like helps:
: http://www.mitbbs.com/bbsann2/life.faq/JobHunting/17/D128425435
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a***r
发帖数: 420 | 6 嗯哪，懂了
主要在这个概念上当时没转过弯：
uniformly sampling from a finite population without replacement
marginal distribution of samples is still uniform
谢啦~
【在 b*****n 的大作中提到】
: 居然提了老夫的名，那老夫就回一下。
: 我猜你要实现类似于R里面的sample，比如5个里面取2个：
: > sample(5, 2)
: [1] 1 3
: 就可以得到index了。
: 如果你要借用R的function，那些source code需要从cran R Sources上面down。
: 其实这种情况用C很容易实现，做两次loop，第一次从5个里面随机取一个，第二次再从
: 剩下4个里面随机取一个（如果是without replacement的话）。只不过这么做仅限于等
: 概率的sample，也就是R的sample里面prob = NULL的case。
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