您是否希望样本中的比例与所述比例完全相同？还是代表从具有这些比例的非常大的人口中抽样的想法（因此样本比例将接近但不准确）？

如果您想要精确的比例，那么您可以按照 Brandon 的建议并使用 Rsample函数来随机化具有精确比例的向量的顺序。

如果你想从总体中抽样，但不限制比例是准确的，那么你仍然可以使用sampleR 中的函数，prob参数如下：

> x <- sample( LETTERS[1:4], 10000, replace=TRUE, prob=c(0.1, 0.2, 0.65, 0.05) )
> prop.table(table(x))
x
     A      B      C      D 
0.0965 0.1972 0.6544 0.0519 

使用 R (http://cran.r-project.org/)。我在这里所做的只是根据您指定的比例创建一个随机列表。

x <- c(rep("A",0.1*10000),rep("B",0.2*10000),rep("C",0.65*10000),rep("D",0.05*10000))
# cheating    
x <- sample(x, 10000) 


prop.table(summary(as.factor(x)))

/me 耐心等待关于这是多么随机的争论

    n <- 10000
    blah <- character(n)
    u <- runif(n)
    blah[u<=0.1] <- "A"
    blah[u>0.1 & u<=0.3] <- "B"
    blah[u>0.3 & u<=0.95] <- "C"
    blah[u>0.95] <- "D"
    table(blah)
    prop.table(summary(as.factor(blah)))

我毫不怀疑这真的是随机的。我的意思是，在某种程度上runif()是随机的:)

如果您是 SAS 用户，最新版本提供了类似的功能，可以从所谓的“表”分布中提取 - 这是您正在寻找的，作为 Rand() 函数的一部分。请参阅http://support.sas.com/documentation/cdl/en/lrdict/64316/HTML/default/viewer.htm#a001466748.htm