在R中进行多次无重复抽样
在R中，有时需要从一个数据集中进行多次随机抽样，但是不能重复抽样。下面是一个例子，说明了这个问题的出现原因和解决方法。
问题出现的原因是，我们需要从数据集M中进行多次随机抽样，但是每次抽样不能重复选择相同的样本。这意味着我们需要一个方法来生成一个不重复的随机索引向量。
解决方法有两种。第一种方法是使用一个单独的索引向量idx。我们可以首先计算数据集M的长度n，并设置一个随机种子。然后，我们使用sample函数生成一个重复的索引向量，使得每个元素重复出现的次数不超过n/4（向上取整）。最后，我们根据idx的值将数据集M分成四个不同的子集M1、M2、M3和M4。
第二种方法是使用split函数。我们可以直接使用split函数将数据集M按照idx的值进行分组。这将生成一个列表，其中每个元素是一个子集，对应于相同的idx值。
需要注意的是，为了使结果可重现，我们使用set.seed函数设置了一个随机种子。我们还可以使用table函数来检查idx的值，确保每个值都有相同的重复次数。
我们可以通过使用单独的索引向量idx或使用split函数来实现在R中进行多次不重复的随机抽样。这些方法能够确保每次抽样都是随机且不重复的。