一、r语言quantile函数
#获取sample函数抽样的分位数
x <- rnorm(50)
sample(x, 10)
quantile(sample(x, 10), probs = 0.25)
r语言quantile函数可以作用于r语言sample函数中抽取的样本进行求解分位数，这在统计分析中非常常见。为方便展示，我们定义一个50个元素的向量x，将这个向量作为参数传入sample函数，对其进行10个元素的采样，然后用r语言quantile函数算出所得样本的第一四分位数。
二、r语言kable函数
#将sample结果以表格形式展示
df <- data.frame(sample(x, 10))
kable(df, caption = "sample结果展示")
在处理数据时，我们可能会需要将r语言sample函数得到的结果以表格的形式展示出来。这个时候可以使用r语言kable函数将sample函数采样结果转换为数据框，并将其以表格形式输出。上述代码将所得样本转换成数据框df，再将其传入kable函数中，用caption参数指定表格标题，可以得到一张漂亮的表格。
三、r语言plot函数
#通过plot函数可视化sample结果
plot(sample(x, 10))
r语言plot函数可以将采样数据以图形方式展示出来，帮助我们更直观地理解样本的变化情况。上述代码将所得的样本以线性图的方式展示出来，从图中可以看出样本在不同位置的取值情况和取值频率分布。
四、r语言round函数
#用round函数对sample结果进行四舍五入
round(sample(x, 10), digits = 2)
在实际的数据处理中，我们有时会需要将r语言sample函数得到的结果进行精度控制，这个时候可以使用r语言round函数对所得样本进行四舍五入或者其他的精度处理。上述代码将所得的样本结果进行了小数点后两位的精度控制。
五、r语言percentile函数
#使用percentile函数计算置信区间
library(psych)
percentile(sample(x, 10), probs = c(0.025, 0.975))
r语言percentile函数使用和r语言quantile函数类似，不同的是它可以计算出所得样本特定置信水平下的置信区间。我们可以使用percentile函数得到所得样本的95%置信区间，这对于统计分析中的置信区间计算非常有用。
六、r语言function函数
#自定义函数采样100次并求平均值
avg_sample <- function(n){
x <- rnorm(n)
mean(sample(x, 10))
}
replicate(100, avg_sample(50))
r语言function函数可以用于自定义函数，扩展r语言sample函数的使用范围。上述代码定义了一个函数avg_sample，功能是从一个n元素的向量中采样10个元素，并求其均值。然后使用r语言replicate函数采样出100个样本并对每一个进行avg_sample函数的求解。
七、r语言quantile函数用法
#获取bootstrap后的样本分位数
x <- rnorm(50)
quantile(sample(x, 10, replace=TRUE), probs = c(0.025, 0.975))
有时候我们需要对所得样本进行bootstrap处理，这个时候可以使用r语言sample函数中的replace参数，指定是否采用可重复抽样的方式。与此同时，我们还可以使用r语言quantile函数对bootstrap后的样本进行分位数求解，得到统计分析中所需的置信区间或其他统计量。
八、r语言replicate函数
#使用replicate函数批量进行采样
replicate(3, sample(x, 10))
在一些情况下，我们需要批量地进行采样操作，这个时候可以使用r语言replicate函数。上述代码使用replicate函数采样3次10个元素，并将得到的结果展示出来。
九、r语言summary函数
#使用summary函数对所得样本进行描述性统计分析
summary(sample(x, 10))
r语言summary函数可以对数据进行描述性统计分析，包括计算出平均数、标准差、最小值、最大值、中位数和四分位数等。上述代码对所得样本进行了描述性统计分析，帮助我们更好地理解所得样本的属性。
