随机分组整理如下 第一组 编号3479111215171820 第二组 编号1 5 6 81013141619 产生服从正态分布N(μ,G2)的随机数 Inynorm( uniform)*σ+μ 例如产生10个服从正态分布N(100,62)的随机数,操作如下: 清除内存 set seed 200 设置种子数为200 set obs 10 设置样本量为10 genx= Invnorm( uniform)*6+100产生服从N100,62)的随机数 显示随机数 结果如下: 1.109.9397 2.100.3761 3.100.1955 4.93.13968 5.101.3131 6.103.249 7.96.2013 8.100.97 9.92.86244 10.110.1137 教学应用:考察样本均数的分布。 由于个体变异的原因,样本均数的抽样误差淇其定义为样本均数随机分组整理如下 第一组 编号 3 4 7 9 11 12 15 17 18 20 第二组 编号 1 2 5 6 8 10 13 14 16 19 产生服从正态分布 N(， 2 )的随机数 invnorm(uniform())*+。 例如产生 10 个服从正态分布 N(100，6 2 )的随机数，操作如下: clear 清除内存 set seed 200 设置种子数为 200 set obs 10 设置样本量为 10 gen x=invnorm(uniform())*6+100 产生服从 N(100，6 2 )的随机数 list 显示随机数 结果如下： x 1. 109.9397 2. 100.3761 3. 100.1955 4. 93.13968 5. 101.3131 6. 103.249 7. 96.2013 8. 100.9739 9. 92.86244 10. 110.1137 教学应用：考察样本均数的分布。 由于个体变异的原因，样本均数 X 的抽样误差(其定义为样本均数