Stata中对应R sample函数的实现及生成3-50随机数的方法

作为有R基础的Stata新手，你遇到的这个问题其实很典型——毕竟Stata是面向数据集的操作逻辑，和R的向量式编程思路有点不一样。我来帮你对应R里的两种方法，给出Stata的实现方式：

方法1：对应R的 floor(runif(5, min=3, max=50)) #

R里这个方法生成的是3到49之间的整数（因为runif的max=50会生成小于50的数，floor后最大为49）。在Stata里，我们可以用runiform()函数（生成0到1的均匀随机数）缩放范围后取整：

// 先清空现有数据集，设置5个观测值（对应要生成的5个随机数）
clear
set obs 5

// 生成3到49之间的整数随机数
gen rand_num = floor(3 + (50 - 3)*runiform())

// 查看结果
list rand_num

解释一下：(50-3)是范围跨度，乘以runiform()得到0到47的小数，加3后是3到50之间的小数，floor()向下取整就得到和R第一个方法完全对应的整数范围。

方法2：对应R的 sample(3:50, 5, replace=TRUE) #

这个方法是从3到50的整数里有放回随机抽取5个，Stata里有两种实现方式：

如果你用Stata 14及以上版本 #

可以直接用runint()函数，它能直接生成指定区间的整数随机数：

clear
set obs 5
gen rand_num = runint(3, 50)
list rand_num

如果你用旧版Stata（没有runint()） #

可以用以下代码实现相同效果：

clear
set obs 5
// 3到50共48个整数，用runiform()*48生成0到48的小数，floor后加3得到3到50的整数
gen rand_num = floor(runiform()*(50 - 3 + 1)) + 3
list rand_num

这里要注意的是，Stata的操作都是基于数据集的行，所以必须先通过set obs 5创建5个观测行，才能生成5个随机数——这和R里直接生成向量的逻辑不太一样，也是新手容易踩的小坑~

内容的提问来源于stack exchange，提问作者psoares