STATA教程：伪随机数生成与em算法应用

"STATA伪随机数生成及其应用" 在STATA中，伪随机数的生成是统计分析中的重要工具，特别是在模拟实验、回归分析和假设检验等场景中。标题提到的"伪随机数-em算法详细例子及推导"可能是指在STATA中使用em算法（期望最大化算法）进行数据分析时涉及的随机数生成部分，但具体内容并未详细介绍em算法，而是重点讲述了如何生成和使用伪随机数。 STATA提供了一个名为`uniform()`的函数，用于生成（0，1）区间内的均匀分布伪随机数。每次调用`uniform()`都会得到一个新的大于0且小于1的随机数。若要生成特定范围内的随机数，可以使用以下方法： 1. 生成一位数的随机数（0-9）：`di int(10*uniform())` 2. 生成两位数的随机数（0-99）：`di int(100*uniform())` 对于任意区间(a, b)内的均匀分布随机数，可以使用公式`a + (b - a) * uniform()`。若需要生成这个区间内的整数随机数，可以添加`int()`函数，即`a + int((b - a) * uniform())`。 伪随机数的序列是可预测的，因为它们基于某种确定性的算法生成。STATA中的`set seed #`命令用于设定随机数生成器的起始种子，如果两次设定相同的种子，将会得到完全相同的伪随机数序列。这在重复实验或确保结果可复现时非常有用。 在STATA中，`set obs 10`命令用于创建含有10个观测值的数据集，而`gen x1=uniform()`和`gen x2=uniform()`会分别生成两个新的变量x1和x2，每个变量的值都是由`uniform()`函数产生的独立随机数。通过`set seed 1234`设置种子，然后再生成的随机数序列将会与之前相同，例如`gen y1=uniform()`。 此外，STATA的使用包括安装、数据处理、命令语法等多个方面。如`use`命令用于打开数据文件，`format`命令用于设置数据显示格式，`input`命令可以直接在STATA中录入数据，`insheet`用于导入其他格式的数据，`label`命令用于给变量添加标签，数据整理包括拆分、连接、转置等操作，而各种函数和运算符则提供了丰富的数据处理和计算能力。 STATA提供的伪随机数生成功能结合其丰富的统计分析命令，使得用户能够进行复杂的模拟和数据分析。了解并熟练运用这些工具，对于进行有效的统计分析至关重要。