随机数_一文读懂随机数的生成

本是古典何须时尚 2023-01-01 08:59 133阅读 0赞

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**一．简介**

服从在(0，1)区间上均匀分布的随机变量的样本值，被称为“均匀分布随机数”，简称“随机数”( random number)。

有了均匀分布的随机数后，就几乎可以产生任何分布的随机数了。 然而，由电脑产生的所谓“随机数”只是“伪随机数”( pseudo random number)，因为它仍然由递推公式产生。尽管如此，这些“伪随机数”都能通过独立性与均匀分布的统计检验，故可以作为“随机数”来使用。

“随机数”初始值被称为“种子”(sed)。为了使随机样本具有可重复性，保证以后抽样或别人抽样也能得到完全一样的样本，在生成随机数时通常需要设定“种子”。如果不给定“种子”，则 Stata按照“电脑内置钟表 ”( computer clock)来自动选择“种子”，这样每次抽样的样本就会不同，模拟的结果也就不能完全复制。

**二．操作应用**

最基本而常用的随机数序列是均匀分布随机数序列。

生成均匀分布随机数序列的基本命令为：

generate newar=runiform()

其中， newar为新变量的名称， uniform()是生成均匀分布于区间［0．1)随机数的函数。 需要注意的是， runiform中没有参数，但括号却必不可少。

如果要生成位于其他区间的均匀分布，我们可以进行简单的变形。例如，要生成均匀分布于区间［a，b)的随机数，相应的函数为：

a+(b-a)\*runiform

生成标准正态分布的随机数的函数为：

invnorm(uniform())

生成均值为m、标准差为s的正态分布的随机数则可使用函数： m+s\*invnorm (runiform())

**三．种子数**

命令为：

set seed \#

例如

set seed 123456789

set obs 100

gene r=runiform()

表示设定种子数为123456789，设定观测值为100个，并且生成位于［0．1)随机数。

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