请问如何用gauss随机生成数据？

是 否 +2 论坛币

k人 参与回答

经管之家送您一份

应届毕业生专属福利!

求职就业群

赵安豆老师微信：zhaoandou666

经管之家联合CDA

送您一个全额奖学金名额~ !

立即领取

感谢您参与论坛问题回答

经管之家送您两个论坛币！

+2 论坛币

y=10.0x1+0.4x2+0.6x3+e


e是均值为0，方差为0.065的随机正态向量

不好意思初学者，教一下吧

扫码加我 拉你入群

请注明：姓名-公司-职位

以便审核进群资格，未注明则拒绝

分享0 收藏0 回帖

关键词：GAUSS USS Aus 如何用 不好意思 数据 随机 GAUSS

参考：
ols估计的gauss程序，共11个相关内容

本文来自: 人大经济论坛 Gauss专版 版，详细出处参考：https://bbs.pinggu.org/viewthread ... =1&from^^uid=9913

e=0.065^0.5.*rndn(n);
y=10.*x1+0.4.*x2+0.6.*x3+e;
___________________________________
y=10.0x1+0.4x2+0.6x3+e
e是均值为0，方差为0.065的随机正态向量

x1=seqa(1,2,100);x2=seqa(1,3,100);x3=seqa(1,4,100);n=100;
e=0.065^0.5.*rndn(n,1);
y=10.*x1+0.4.*x2+0.6.*x3+e;
print "e=" e;
print "y=" y;

1# chrisnow

GAUSS里面有个时间序列生成命令recserar，你可以参看reference，上面有介绍

生成y_1,y_2,...,y_100如下

e=sqrt(0.065)*rndn(200,1);
y=recserar(e, 0|0|0, 10|0.4|0.6); @此时生成200个数据@
y=y[101:rows(y)];          @取后面100个以摆脱初始值的干扰@


希望对你有帮助

e=sqrt(0.065)*rndn(200,1);
y=recserar(e, 0|0|0, 10|0.4|0.6); @此时生成200个数据@
y=y[101:rows(y)];          @取后面100个以摆脱初始值的干扰@
print "e=" e;
print "y=" y;


e=
      0.40833249
      0.41596765
    -0.022266823
    -0.089472676
    -0.099092537
      0.11780263
      0.30048200
     -0.35597519
      0.11375675
     -0.44547107
     -0.16933334
     0.088261186
     -0.13915579
      0.28992315
    -0.035546816
     -0.16162454
     -0.11085714
     0.033434001
      0.25814154
      0.39955000
    -0.086926177
     0.056122005
      0.16673865
     0.042473266
      0.20233109
     0.018802483
    -0.075673421
     -0.47678321
     -0.28362643
     -0.16889838
     -0.12139586
      0.44608081
     -0.11688624
      0.25890834
      0.26011816
     -0.10979248
      0.25421852
     -0.14240237
      0.20790461
      0.22473028
      0.13835289
      0.11470795
      0.25998302
     -0.31108534
      0.48521880
     0.065412373
   -0.0027713129
     0.073318334
     0.058461185
      0.39562866
     -0.28970408
     -0.16240027
     -0.15963818
      0.17422682
      0.11751351
      0.18191418
      0.10278560
     -0.14644650
      0.67135705
     -0.17676778
     0.054001510
   -0.0083845031
     -0.13133067
      0.13665894
    -0.060704507
      0.43424355
      0.15658463
     -0.19496908
     0.020334813
     -0.37259891
     -0.14254614
      0.57599571
     -0.11696365
     -0.26454514
     -0.38074603
     -0.10213109
    -0.044424770
     -0.22866280
      0.11265342
     0.062321426
      0.10300582
     -0.22564368
     0.056165471
    -0.090953281
    -0.081285358
    -0.044640551
     -0.24816563
      0.32847710
      0.28963176
     -0.22468336
     -0.80667878
      0.40983322
      0.11568086
     -0.11428296
    -0.093722956
      0.37189556
     -0.25447815
     0.030167335
     -0.42361062
     -0.42959015
     -0.19159012
      0.29519707
     0.030797540
    -0.047144124
     -0.27971821
    -0.074996752
     0.040078936
     0.019911687
     -0.36938395
      0.32805890
     -0.15468804
     -0.20148059
     0.082142751
     0.041333497
     -0.17363165
     -0.17581549
     0.032073886
     0.077777634
      0.11961153
     -0.12817539
     0.093063816
     -0.30772666
     -0.46321161
     0.023367364
     -0.11242538
     -0.21484719
      0.20843839
     -0.12320189
     -0.10418889
     -0.23290399
      0.27690643
     -0.17435069
    -0.087024241
      0.15124243
      0.34397103
      0.30070819
      0.19524311
    -0.086487163
     0.077835373
      0.20749213
      0.36466036
     -0.17551093
    -0.016661733
     -0.36502639
     -0.19294979
    -0.089871660
     0.050947621
     -0.37557068
      0.12882893
     -0.46651636
     -0.16315609
      0.27375047
     -0.10336651
    -0.051829754
   -0.0027530074
      0.39050954
     -0.10473849
     -0.10407765
     -0.31099162
      0.13528777
    -0.015237675
     -0.19183062
    -0.052943852
     0.054693418
     0.045439107
     0.085300484
      0.49412621
     -0.22582442
     -0.33014527
      0.16876867
      0.37298178
    -0.096019617
      0.29653488
      0.42834130
    -0.059802532
    -0.042040951
     0.012757121
      0.14202367
     -0.11805382
     -0.45531280
     -0.43548973
      0.38419069
      0.38716014
      0.15518784
      0.43876096
     -0.25243036
      0.20197672
      0.10034488
    -0.011834570
     0.089524731
      0.34800642
      0.20706828
      0.37898182
      0.14973172
    -0.013382280
      0.15150715
     -0.16945112
      0.23699333
    -0.090330134
      0.52695647
y=
-1.5168082e+096
-1.5237497e+097
-1.5307228e+098
-1.5377279e+099
-1.5447651e+100
-1.5518344e+101
-1.5589361e+102
-1.5660703e+103
-1.5732371e+104
-1.5804368e+105
-1.5876694e+106
-1.5949351e+107
-1.6022340e+108
-1.6095663e+109
-1.6169322e+110
-1.6243318e+111
-1.6317653e+112
-1.6392328e+113
-1.6467345e+114
-1.6542704e+115
-1.6618409e+116
-1.6694460e+117
-1.6770860e+118
-1.6847609e+119
-1.6924709e+120
-1.7002162e+121
-1.7079969e+122
-1.7158133e+123
-1.7236654e+124
-1.7315534e+125
-1.7394776e+126
-1.7474380e+127
-1.7554348e+128
-1.7634683e+129
-1.7715385e+130
-1.7796456e+131
-1.7877898e+132
-1.7959713e+133
-1.8041903e+134
-1.8124469e+135
-1.8207412e+136
-1.8290735e+137
-1.8374439e+138
-1.8458527e+139
-1.8542999e+140
-1.8627858e+141
-1.8713105e+142
-1.8798742e+143
-1.8884771e+144
-1.8971194e+145
-1.9058012e+146
-1.9145228e+147
-1.9232843e+148
-1.9320858e+149
-1.9409277e+150
-1.9498100e+151
-1.9587330e+152
-1.9676968e+153
-1.9767016e+154
-1.9857476e+155
-1.9948350e+156
-2.0039640e+157
-2.0131348e+158
-2.0223476e+159
-2.0316025e+160
-2.0408998e+161
-2.0502396e+162
-2.0596222e+163
-2.0690477e+164
-2.0785163e+165
-2.0880283e+166
-2.0975837e+167
-2.1071830e+168
-2.1168261e+169
-2.1265134e+170
-2.1362450e+171
-2.1460212e+172
-2.1558421e+173
-2.1657079e+174
-2.1756189e+175
-2.1855752e+176
-2.1955771e+177
-2.2056248e+178
-2.2157184e+179
-2.2258583e+180
-2.2360445e+181
-2.2462774e+182
-2.2565571e+183
-2.2668838e+184
-2.2772578e+185
-2.2876793e+186
-2.2981484e+187
-2.3086655e+188
-2.3192307e+189
-2.3298443e+190
-2.3405064e+191
-2.3512173e+192
-2.3619772e+193
-2.3727864e+194
-2.3836451e+195

e=sqrt(0.065)*rndn(200,1);
y=recserar(e, 0|0|0, 10|0.4|0.6); @此时生成200个数据@
y=y[101:rows(y)];          @取后面100个以摆脱初始值的干扰@
print "e=" e;
print "y=" y;
e=
      0.19059020
     -0.53320213
     -0.18171838
    -0.079801447
      0.23885817
     -0.13715368
     -0.16313151
     -0.56089187
     -0.24978753
     -0.27080445
      0.20125070
      0.19852093
     -0.68996426
      0.52092632
     0.017068722
      0.21214448
     -0.12674588
     0.057586595
     -0.26119746
     -0.10001652
     -0.59962495
     -0.14633921
   -0.0091101432
    -0.047355423
     0.041827783
   0.00049652398
      0.28620388
      0.24032104
      0.10843094
      0.38687461
     -0.21606972
     -0.19279625
      0.32960015
     0.048069180
    -0.075589935
      0.30038843
     -0.33112034
      0.27145246
      0.26506224
      0.21938224
     -0.50625621
     0.072366960
      0.25167060
      0.14295917
      0.43516750
     -0.32568816
    -0.063364318
     -0.28473071
      0.36587505
     -0.27008577
     -0.30946016
     0.014447723
      0.26896630
     -0.24565936
     -0.34612827
     -0.18745333
      0.13254473
      0.35263248
     0.098754167
     0.061606093
      0.37143850
      0.14963716
    -0.034526096
     -0.22537847
      0.24658026
      0.41098576
      0.37315079
      0.12672139
     -0.10248940
     -0.29366398
     0.027509414
     -0.23732721
    -0.093020829
     -0.15361684
     0.051333032
      0.10956175
      0.13696285
      0.13856416
    0.0019589418
      0.43078266
     -0.19385595
    -0.068516752
      0.38311897
      0.25321148
     -0.37940156
     -0.24886075
      0.10368871
      0.13909053
     -0.39464311
     -0.25628120
    -0.088038315
    -0.092179630
      0.16765469
     -0.31043564
     -0.20548515
      0.36648371
     0.095145481
   -0.0091071368
      0.10845609
     0.017902521
y=
       11.190590
       34.066798
       58.018282
       81.720199
       105.63886
       128.86285
       152.43687
       175.63911
       199.55021
       223.12920
       247.20125
       270.79852
       293.51004
       318.32093
       341.41707
       365.21214
       388.47325
       412.25759
       435.53880
       459.29998
       482.40038
       506.45366
       530.19089
       553.75264
       577.44183
       601.00050
       624.88620
       648.44032
       671.90843
       695.78687
       718.78393
       742.40720
       766.52960
       789.84807
       813.32441
       837.30039
       860.26888
       884.47145
       908.06506
       931.61938
       954.49374
       978.67237
       1002.4517
       1025.9430
       1049.8352
       1072.6743
       1096.5366
       1119.9153
       1144.1659
       1167.1299
       1190.6905
       1214.6144
       1238.4690
       1261.5543
       1285.0539
       1308.8125
       1332.7325
       1356.5526
       1379.8988
       1403.4616
       1427.3714
       1450.7496
       1474.1655
       1497.5746
       1521.6466
       1545.4110
       1568.9732
       1592.3267
       1615.6975
       1639.1063
       1663.0275
       1686.3627
       1710.1070
       1733.6464
       1757.4513
       1781.1096
       1804.7370
       1828.3386
       1851.8020
       1875.8308
       1898.8061
       1922.5315
       1946.5831
       1970.0532
       1993.0206
       2016.7511
       2040.7037
       2064.3391
       2087.4054
       2111.1437
       2134.9120
       2158.5078
       2182.3677
       2205.4896
       2229.1945
       2253.3665
       2276.6951
       2300.1909
       2323.9085
       2347.4179

请问：如何用Gauss编程证明6楼和7楼生成的随机数据
的优劣呢？

8# zhangtao

我不知道为什么6楼和7楼的数据会差这么大，感觉不应该啊，初始值相同，只是差一个方差很小的random walk。。。

ok, 算方差的时候发现这个序列不是平稳的。。。

Anyway, 个人觉得随机数并没有什么优劣之分，只要生成机制是符合要求的，就是合理的shock

只要生成机制正确，这些随机数就要而且一定会反应时间序列的性质，比如假设y_t=0.5*y_{t-1}+0.25*y_{t-2}+e, e ~ N(0,1)

y就要是均值为零，方差为1/(1-0.5-0.25)=4的时间序列，也就是说你把y画出来，它就应该绕着实轴上下摆动，并且绝大部分摆动幅度不应该超过2个单位