在寻找解决另一个问题的方法时，我遇到了一个问题，即base::sample()函数在不进行替换的情况下进行采样时，似乎会截断小概率（尽管不是零概率）。
使用下面的代码，我从40 - 10，000次中提取了10个值。注意：当用100，000运行时，每次需要3分钟，而不是〈3秒。

N_simulations   = 10000
N_draw_per_sim  = 10

dat = data.frame(id             = 1:40,
                 log_likelihood = seq(from = 550, to = 350, length.out = 40))

dat$lkhd_wt = (function(x) {x / sum(x)}) (exp(dat$log_likelihood - max(dat$log_likelihood)))

sample_base     = function(N_) {sample(x = dat$id, size = N_, prob = dat$lkhd_wt, replace = FALSE)}
sample_manual   = function(N_) {
    # manually sample once, remove drawn value, re-weight
    smpl_ = sample(x = dat$id, size = 1, prob = (function(x) {x / sum(x)}) (dat$lkhd_wt), replace = FALSE)
    for(i in 2:N_) {
        prv_idx = which(dat$id %in% smpl_)
        smpl_ = c(smpl_, sample(x = dat$id[-prv_idx], size = 1, prob = (function(x) {x / sum(x)}) (dat$lkhd_wt[-prv_idx]), replace = FALSE))
    }
    return(smpl_)
}

# 10k < 2 sec
dat_sim_draw_basic  = as.data.frame(matrix(0, nrow = dim(dat)[1], ncol = N_simulations))
for(sim_i in 1:N_simulations) {dat_sim_draw_basic[sample_base(N_draw_per_sim),    sim_i] = 1}

# 10k < 3 sec
dat_sim_draw_manual = as.data.frame(matrix(0, nrow = dim(dat)[1], ncol = N_simulations))
for(sim_i in 1:N_simulations) {dat_sim_draw_manual[sample_manual(N_draw_per_sim), sim_i] = 1}

# Calculate weights from the count
dat_agg_basic       = data.frame(id = dat$id, cnt = apply(dat_sim_draw_basic,  1, sum))
dat_agg_basic$wt    = dat_agg_basic$cnt  / sum(dat_agg_basic$cnt)

dat_agg_manual      = data.frame(id = dat$id, cnt = apply(dat_sim_draw_manual, 1, sum))
dat_agg_manual$wt   = dat_agg_manual$cnt / sum(dat_agg_manual$cnt)

# Merge for comparison
TF_non_zero = dat_agg_basic$wt != 0 | dat_agg_manual$wt != 0
dat_compare = merge(x     = dat_agg_basic[TF_non_zero,],
                    y     = dat_agg_manual[TF_non_zero,],
                    by.x  = c("id"),
                    by.y  = c("id"),
                    all.x = TRUE,
                    all.y = TRUE)

colnames(dat_compare) = c("id", "cnt_basic", "wt_basic", "cnt_manual", "wt_manual")
dat_compare = dat_compare[,c("id", "cnt_basic", "cnt_manual", "wt_basic", "wt_manual")]
dat_compare

输出（i.e. dat_compare）

id cnt_basic cnt_manual wt_basic wt_manual
1   1     10000      10000      0.1   0.10000
2   2     10000      10000      0.1   0.10000
3   3     10000      10000      0.1   0.10000
4   4     10000      10000      0.1   0.10000
5   5     10000      10000      0.1   0.10000
6   6     10000      10000      0.1   0.10000
7   7     10000      10000      0.1   0.10000
8   8     10000      10000      0.1   0.10000
9   9     10000      10000      0.1   0.10000
10 10     10000       9958      0.1   0.09958
11 11         0         42      0.0   0.00042

这似乎表明传递给sample()的权重没有全部使用。我的猜测是，小的权重被截断为零，并且在绘制后从不重新计算。
我尝试将权重乘以不同的幂（10^i，其中i为1：86），并计算等于0的权重的数量。1. sample()函数有10个权重等于0。1.然而，情节古怪;我本以为它会被分成不同的区域，但它似乎只是跳得到处都是。

这让我彻底糊涂了。有人知道为什么这是，一种迫使它重新计算的方法，或者一种绕过这个问题的方法吗？除了写一个函数来一次绘制一个并重新计算。