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)).. y.disy可简写为di,如:dinorm(1.96),同样可以得到上述结果。X服从N(0,1),计算概率P(X>1.96),则XN(,2),则YX~N(0,1).. ...di1-norm((90-... .. ..di ...di ...di... .. ... ..di.di .di ).di 1.di ..di .di .di ..di设置数令为setseed数。每次设置同一数,则产生例如产生数为100的20个在(0,1)区间上的均匀分布的随机 setseed setobs gen rr.................. setseed setobs rangeno1 gen gen sort rece in 123456789r.................22112212121122121121 例如产生10个服从正态分布N(100,62)的随机数,操作如下: setseed setobs genx=invnorm(uniform())*6+100 xx1.2.3.4.5. 8.9.10.100000N(100,62)的样本,1223 setobssetseedgengengengengensuVariableStd.+mean100000的新样本(100000个X),计算这100000X的平均值和标准差:得到:100000X的标准差=3.0022253准差=样本所在总体的总体标准差)再这100000个X的频数0 --Binom.Interp.-Variable--Binom.Interp.-Variable[95%+mean|5|||dididididi明:样本量越大,这种X的误差小的可能性越大。S近似,利用样本均数的标准差
估计得到样本均数的标准差估计为SX 和样本均数的标准差,故称SX 序:模拟正态分布的样本均数分布的模拟程序simumean.ado到stata软件安装的下的子ado\base。例如:stata软件安装在D:\stata,则simumean.ado到d:\stata\ado\base然后启动stata软件后,输入连接命令:netsetadod:\stata\ado\base若stata安装在其他下,则相应改变上述路径便是(这是操simumean样本量标准差为6,则操作如下:simumean420|+Std.|| 3 --Binom.Interp.-Variable+[95%mean|5||| n n966666Xn1.96ngraph变量名,xlabel 把上述程序到路径:\stata\ado\base连接:netset
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