Microhimalaya 回复 第3楼 的 sdyc：density就是核密度估计，你可以这样做，可以选择高斯核函数，就是大量高斯函数的混合分布，可以从拟合分布的样本中随机选择一个样本，然后以该样本为均值，1的标准差的高斯分布中抽取一个样本，然后repeat这个步骤。
Microhimalaya 回复 第5楼 的 sdyc： 前辈不敢当啊。。。。。。 <br /> tMean = sample(data, sampleSize, repeat = TRUE);<br /> tData = rnorm(sampleSize, mean = tMean, sd = 1);<br /> </p>
sdyc 回复 第6楼 的 Microhimalaya：我小小总结一下，你看对不对啊。我想从一列数据y1，y2，……（分布未知，）中获得一个样本，这个样本需要满足三个条件：1）满足y的分布，2）取值在y[6]与y[7]之间，3）样本容量为2。我之前的想法是先用density（y）估计出y的分布，然后再从这个分布中抽取满足>y[6]&<y[7]的样本。但是我发现我实现不了第二步，也就是不能从这个density（y）中取我想要的样本。你的解答给出了另外一种解决的思路：无需使用density（y）估计分布，而是直接获得新样本。是这样吗？
