UNIFORM(seed) 产生(0,1)区域均匀分布随机数,乘同余发生器 RANUNI(seed) 产生(0,1)区域均匀分布随机数,素数模发生器 NORMAL(seed) 产生标准正态分布随机数,利用中心极限定理近似公式 RANNOR(seed) 产生标准正态分布随机数,利用变换抽样法 RANEXP(seed) 产生λ=1的指数分布随机数 RANGAM(seed, alpha) 产生伽马分布随机数,alpha>0,seed为任意数值 RANTRI(seed, h) 产生三角分布随机数,0<

SAS Annotated Output GLM   在使用SAS过程中,proc glm步输出离差平方和有4种算法,分别是SS1 SS2 SS3 SS4 下面文章介绍了其中SS3的具体计算步骤和例子. This page shows an example of analysis of variance run through a general linear model (glm) with footnotes explaining the output. The data were coll

如何写一个语句能一下更新几百条MYSQL数据! 需要测试MYSQL数据库,里面有一个上万条数据的数据库,如何写一个PHP文件一下每次更新几百条信息,我都是写一个循环一次更新一条信息,这样我知道用WHILE写就可以了,要是一次更新好比100条数据改如何写呢! 谢谢   正确答案是:UPDATE cdb_posts  SET  views = rand();   顺便给你找了点关于mysql rand函数的实例,如下:   那就在insert 命令中,value()里面用rand(),注意字段宽度是

sql 的随机函数newID()和RAND() sql server的随机函数newID()和RAND() SELECT * FROM Northwind..Orders ORDER BY NEWID() --随机排序 SELECT TOP 10 * FROM Northwind..Orders ORDER BY NEWID() --从Orders表中随机取出10条记录 示例 A.对变量使用 NEWID 函数 以下示例使用 NEWID() 对声明为 uniqueidentifier 数据类型的变

R软件一个显著的优点是它提供了丰富的随机数发生器,比SAS.Matlab方面很多,比Excel更不知方便到哪里去了.这无疑为统计学.工程学以及寿险精算学提供了很大的方便,比如我们要产生200个服从正态分布的随机数,在R里面用只需要键入“rnorm(200)”即可得到.操作如下: >rnorm(200) [1] -0.12071839  0.05257376 -0.23671186 -0.71413741  2.17362525 -0.25102710[7] -1.41124223  1.7881

SAS基础知识 SAS里面的PROC一览 The ACECLUS Procedure : 聚类的协方差矩阵近似估计(approximate covariance estimation for clustering) The ANOVA Procedure :方差分析 The BOXPLOT Procedure :箱形图 The CALIS Procedure :结构方程模型 The CANCORR Procedure :典型相关分析 The CANDISC Procedure :主成分分析和典型

SAS常用函数 一.数学函数  ABS(x) 求x的绝对值. MAX(x1,x2,…,xn) 求所有自变量中的最大一个. MIN(x1,x2,…,xn) 求所有自变量中的最小一个. MOD(x,y) 求x除以y的余数. SQRT(x) 求x的平方根. ROUND(x,eps) 求x按照eps指定的精度四舍五入后的结果,比如ROUND(5654.5654,0.01) 结果为5654.57,ROUND(5654.5654,10)结果为5650. CEIL(x) 求大于等于x的最小整数.当x为整数时就

SAS信用评分之逻辑回归的变量选择 关于woe的转化,这一部在之前的这篇文章:sas批量输出变量woe值中已经写了,woe也只是简单的公式转化而已,所以在这系列中就不细究了哈.这次的文章我想来讲逻辑回归.你会说逻辑回归就是三个方法:backword stepword forward有什么好讲的.如果你这么说,你的模型就只能停留在机器给你什么结果就是什么结果,那就low了哈.                        为什么这么说呢?是因为我发现譬如你输入了300个变量,你设定了sle和sls

小结: 1.HTTPS存在不同于HTTP的默认端口及一个加密/身份验证层(在HTTP与TCP之间) HTTPS(全称:Hyper Text Transfer Protocol over Secure Socket Layer 或 Hypertext Transfer Protocol Secure,超文本传输安全协议),是以安全为目标的HTTP通道,简单讲是HTTP的安全版.即HTTP下加入SSL层,HTTPS的安全基础是SSL,因此加密的详细内容就需要SSL. 它是一个URI scheme(抽

早先Microsotf的Windows Live Writer(WLW)现在已经开源了,并且更名为Open Live Writer,但是现在Windows Live Writer还是可以现在,Open Live Writer相较于WLW官方说删减了一些功能,但是也添加了一些新的功能.对于一般博主来说已经够用了.OLW现在已经成为.NET Foundation的一部分了. 本来Open Live Writer是准备支持插件的,但是目前为止仍不支持插件.在WLW中经常使用的代码高亮插件多数是synt

.Net中我们通常使用Random类生成随机数,在一些场景下,我却发现Random生成的随机数并不可靠,在下面的例子中我们通过循环随机生成10个随机数: ; i < ; i++) { Random random1 = new Random(); Console.WriteLine(random1.Next()); } 测试生成随时基本都是相同的结果: 很显然上面的结果是不靠谱的,为什么会这样呢,因为微软的Random类,发现在C#中生成随机数使用的算法是线性同余法,这种算法生成的不是绝对随机,而

在项目开发中,一般都会使用到“随机数”,但是在DotNet中的随机数并非真正的随机数,可在一些情况下生成重复的数字,现在总结一下在项目中生成随机数的方法. 1.随机布尔值: /// <summary> /// 随机布尔值 /// </summary> /// <param name="random"></param> /// <returns>随机布尔值</returns> public static bool N

JavaScript内置函数random(seed)可以产生[0,1)之间的随机数,若想要生成其它范围的随机数该如何做呢? 生成任意范围的随机数 //生成[100,120)之间的随机数 Math.floor(Math.random() * 20+100); 大于等于100小于120的随机数:   我们还可以配合当前时间来生成随机数: var offset = new Date().getMilliseconds(); Math.floor(Math.random() * offset+100)

在查询分析器中执行:select rand(),可以看到结果会是类似于这样的随机小数:0.36361513486289558,像这样的小数在实际应用中用得不多,一般要取随机数都会取随机整数.那就看下面的两种随机取整数的方法:1.A:select floor(rand()*N) ---生成的数是这样的:12.0 B:select cast( floor(rand()*N) as int) ---生成的数是这样的:12 2.A:select ceiling(rand() * N) ---生成的数是这

需求 Random rd=new Random(); 需要十以内的随机数  (0---10) System.out.println((int)((rd.nextDouble()*100)/10)); System.out.println(rd.nextInt(10)); 需要5-10之间的数(包括5和10) system.out.println( rd.nextDouble()*n+m;) n:6 m:5 总结公式 n+m=max+1   max=10 n=mix             mix

同事反馈他在一测试服务器(CentOS Linux release 7.2.1511)上修改了/etc/profile文件后,使用source命令不能生效,让我帮忙看看,结果使用SecureCRT一登录就发现下面错误信息: Last login: Fri Nov 4 00:42:45 2016 from 10.20.34.14   -bash: $'\r': command not found   -bash: $'\r': command not found   -bash: $'\r': c

Design a data structure that supports all following operations in average O(1) time. insert(val): Inserts an item val to the set if not already present. remove(val): Removes an item val from the set if present. getRandom: Returns a random element fro

演示如何获取文件的缩略图 FileSystem/ThumbnailAccess.xaml <Page x:Class="XamlDemo.FileSystem.ThumbnailAccess" xmlns="http://schemas.microsoft.com/winfx/2006/xaml/presentation" xmlns:x="http://schemas.microsoft.com/winfx/2006/xaml" xmln

1. random.seed(int) 给随机数对象一个种子值,用于产生随机序列. 对于同一个种子值的输入,之后产生的随机数序列也一样. 通常是把时间秒数等变化值作为种子值,达到每次运行产生的随机系列都不一样 seed() 省略参数,意味着使用当前系统时间生成随机数 random.seed(10) print random.random() #0.57140259469 random.seed(10) print random.random() #0.57140259469 同一个种子值,产生的

C语言 产生标准正态分布或高斯分布 随机数 产生正态分布或高斯分布的三种方法: 1. 运用中心极限定理(大数定理) #include #include #define NSUM 25 double gaussrand() { ; int i; ; i < NSUM; i++) { x += (double)rand() / RAND_MAX; } x -= NSUM / 2.0; x /= sqrt(NSUM / 12.0); return x; } 2.利用有box 和 muller 提供的,