R语言多阶段抽样模拟及1000次重复试验均值计算咨询

你现有代码仅完成了第一步的抽样操作，没有包含后续抽样逻辑和均值计算步骤，完整实现如下：

完整实现代码 #

# 设置随机种子保证结果可复现
set.seed(123)

# 重复执行1000次多阶段抽样流程
sim_res <- replicate(1000, {
  # 步骤2：从初始总体1~90中等概率无放回抽20个样本
  step2_samp <- sample(1:90, size = 20, replace = FALSE)
  # 步骤3：从步骤2的20个样本中等概率无放回抽17个
  step3_samp <- sample(step2_samp, size = 17, replace = FALSE)
  # 筛选步骤2中未进入步骤3的3个剩余样本
  step3_remain <- setdiff(step2_samp, step3_samp)
  # 步骤4：从3个剩余样本中等概率无放回抽2个
  step4_samp <- sample(step3_remain, size = 2, replace = FALSE)
  
  # 返回当前轮次三个步骤的样本均值
  c(
    step2_mean = mean(step2_samp),
    step3_mean = mean(step3_samp),
    step4_mean = mean(step4_samp)
  )
})

# 计算1000次模拟下三个步骤的平均均值
final_avg <- rowMeans(sim_res)
print(final_avg)

结果说明 #

• sim_res是一个3行1000列的矩阵，每一列对应一次完整抽样流程的三个步骤均值
• final_avg就是你需要的1000次模拟后三个步骤的总体平均结果，由于三个步骤都是无偏抽样，三个结果都会非常接近总体理论均值45.5

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Amit Kumar