数的产生 一文读懂随机数的生成

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一.导言

在(0，1)区间内均匀分布的随机变量的样本值称为“均匀分布的随机数”，简称“随机数”。

有了均匀分布的随机数，几乎可以生成任何随机数。而计算机生成的所谓“随机数”，因为还是递归公式生成的，所以只是“伪随机数”。尽管如此，这些“伪随机数”能够通过独立性和均匀分布的统计检验，因此可以作为“随机数”使用。

“随机数”的初始值称为“种子”(sed)。为了使随机样本具有可重复性，并保证采样后或由他人获得相同的样本，通常需要在生成随机数时设置“种子”。如果没有给出“种子”，Stata会根据“计算机时钟”自动选择“种子”，这样每次采样的样本会有所不同，模拟结果无法完全复制。

二.操作应用

最基本最常用的随机数序列是均匀分布的随机数序列。

生成均匀分布随机数序列的基本命令如下:

generate newar=runiform()

其中newar是一个新变量的名字，uniform()是一个生成在区间[0.1]内均匀分布的随机数的函数。需要注意的是runiform中没有参数，但是括号是必须的。

如果我们想在其他区间生成一个均匀分布，我们可以简单地对其进行变形。例如，要生成在区间[a，b]内均匀分布的随机数，对应的函数是:

a+(b-a)* run form

产生标准正态分布随机数的作用是:

invnorm(uniform())

函数:m+s * invnorm(run form())可以用来生成均值为m、标准差为s的正态随机数。

三.种子数量

命令是:

设定种子#

例如

设定种子123456789

设置obs 100

gene r=runiform()

意味着种子数设为123456789，观察值设为100，生成[0.1]处的随机数。