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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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