UNIFORM(seed) 产生（0，1）区域均匀分布随机数，乘同余发生器
RANUNI(seed) 产生（0，1）区域均匀分布随机数，素数模发生器
NORMAL(seed) 产生标准正态分布随机数，利用中心极限定理近似公式
RANNOR(seed) 产生标准正态分布随机数，利用变换抽样法
RANEXP(seed) 产生λ=1的指数分布随机数
RANGAM(seed, alpha) 产生伽马分布随机数，alpha>0，seed为任意数值
RANTRI(seed, h) 产生三角分布随机数，0<h<1，seed为任意数值
RANCAU(seed) 产生标准柯西分布随机数
RANBIN(seed, n, p) 产生二项分布随机数，n>0的整数，0<p<1，seed为任意数值
RANPOI(seed, lambda) 产生泊松分布随机数，lambda>0，seed为任意数值
RANTBL(seed, p1, …, …pn) 产生离散分布随机数，0≤pi≤1，seed为任意数值

SAS学习笔记30 SAS各种常用随机函数的更多相关文章

  1. SAS学习笔记51 SAS数据集

    结构 SAS数据集是关系型的,包含两个部分:描述部分(变量)和数据部分(观察值) 形式 SAS系统中共有两种类型的数据集: 1.SAS 数据文件(SAS datafiles) 2.SAS 数据视窗(S ...

  2. SAS学习笔记13 SAS数据清洗和加工（续）

    查找缺失值 cha[*]和num[*]是建立数组cha和num,但不指定数组中的元素数 自动变量_character_表示数据集中的所有字符型变量 自动变量_numeric_表示数据集中的所有数值型变 ...

  3. SAS学习笔记50 SAS数据集索引

    在没有索引的情况下,SAS是一条接一条的扫描观测:有索引时,直接跳到该索引对应的观测所在位置.总结一句话就是:节省时间,节省内存,提高效率 当然并不是任何情况下使用索引都能提高工作效率,因为建立索引本 ...

  4. SAS学习笔记40 SAS程序运行过程

    当我们提交运行一个DATA步程序后,具体发生了什么事情. SAS程序与其他程序一样,在运行时都要经过两个阶段:编译(Compilation).执行(Execution) 程序首先经过编译阶段,该阶段主 ...

  5. SAS学习笔记38 SAS Comments注释语句

    通常来讲,注释语句有四种: 1.* message; 2.COMMENT message; 3./* message */ 4.%* message; 第一种的主要限制是注释之中不得有“:”符号.通常 ...

  6. SAS学习笔记31 SAS随机分组方法及实现

    随机分组方法包括: 简单随机化(simple randomization) 区组随机化(block randomization) 分层随机化(stratified randomization) 分层区 ...

  7. SAS学习笔记19 SAS删除空格函数（left、right、trim、strip、compress、compbl函数）

  8. SAS学习笔记17 SAS生成随机数函数（rand function）

  9. SAS学习笔记16 SAS创建计数(枚举)变量

随机推荐

  1. OpenFOAM动网格技术介绍【转载】

    转载自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_e256415d0101nfhp.html Chalmers大学的Andreu Oliver González对OpenFOAM中 ...

  2. 解析复杂的嵌套数据结构-jsonpath

    JsonPath是一种简单的方法来提取给定JSON文档的部分内容. JsonPath有许多编程语言,如Javascript,Python和PHP,Java. JsonPath提供的json解析非常强大 ...

  3. Mininet系列实验（四）：基于Mininet测量路径的损耗率

    1 实验目的 熟悉Mininet自定义拓扑脚本的编写与损耗率的设定: 熟悉编写POX脚本,测量路径损耗速率 2 实验原理 在SDN环境中,控制器可以通过对交换机下发流表操作来控制交换机的转发行为,此外 ...

  4. .prop() vs .attr()

    .prop() vs .attr() Update 1 November 2012 My original answer applies specifically to jQuery 1.6. My ...

  5. 数据分析之 pandas

    pandas的拼接操作 pandas的拼接分为两种: 级联:pd.concat, pd.append 合并:pd.merge, pd.join 1. 使用pd.concat()级联 pandas使用p ...

  6. pytorch基础学习（二）

    在神经网络训练时,还涉及到一些tricks,如网络权重的初始化方法,优化器种类(权重更新),图片预处理等,继续填坑. 1. 神经网络初始化(Network Initialization ) 1.1 初 ...

  7. OpenGL ES: (2) OpenGL ES 与 EGL、GLSL的关系

    OpenGL ES 是负责 GPU 工作的,目的是通过 GPU 计算,得到一张图片,这张图片在内存中其实就是一块 buffer,存储有每个点的颜色信息等.而这张图片最终是要显示到屏幕上,所以还需要具体 ...

  8. SSD论文学习

    SSD: Single Shot MultiBox Detector——目标检测 参考https://blog.csdn.net/u010167269/article/details/52563573 ...

  9. 001-java 设计模式概述

    一.概述 思维导图 GoF(“四人帮”,又称Gang of Four,即Erich Gamma, Richard Helm, Ralph Johnson & John Vlissides) 1 ...

  10. 27flutter日期 时间组件flutter_cupertino_date_picker的使用

    pubspec.yaml flutter_cupertino_date_picker: ^ DatePicker.dart import 'package:date_format/date_forma ...