raptor随机数怎么产生
在Raptor编程语言中，可以使用以下代码生成随机数：```VARrandomNum:INTEGER;BEGINrandomNum:=RANDOM(100);//生成0到99之间的整数OUTPUT(randomNum);END.```上述代码中，`RANDOM(100)`函数将生成一个0到99之间的随机整数，并将其赋值给`randomNum`变量。然后，可使用`OUTPUT`语句将随机数输出。
随机实验的三个条件
随机试验需满足的三个条件分别是可重复性、可观察性与不确定性，随机试验（randomexperiment）是在相同条件下对某随机现象进行的大量重复观测，开展统计分析的基础。概率统计需要对某随机现象进行大量的重复观测，或在相同条件下重复试验，观察其结果，才能获得统计规律性的认识。任何随机试验都包含试验条件和试验结果两个方面。试验条件必须相同，而试验结果具有随机性。
所以，随机试验具有特点：在试验前不能断定其将发生什么结果，但可明确指出或说明试验的全部可能结果是什么；在相同的条件下试验可大量地重复；重复试验的结果是以随机方式或偶然方式出现的。
在excel中如何在指定的数据范围中产生各种随机数
1.计算2012-01-10日8：45分到2012-12-20日16：45之间的时间序列差值
把格式设置成数值可以查看
然后用函数从2012-01-10日8：45分的序列值,加上这个差值乘以rand()随机函数.再把这些单元格设置成日期格式即可
2.=round(RAND()*(1-0)*100+200,2)
这样就可以随心所欲地把后面那个参数2变更就可以得到想要的小数倍数
3.就是在原有数据上+1,没什么区别,主要是为了防止0的出现
怎样随机选择数字
用rand函数操作方法：①生成A与B之间的随机数字（A<随机数<B）在第一个格子中输入：=RAND（）*（B-A）+A如，生成1到10之间的随机数字，输入：=RAND（）*9+1其余数字，将鼠标至于该格子右下角，变为十字时，向下拖拉即可。②生成A与B之间的随机整数（A<随机数<B）在第一个格子中输入：=INT（RAND（）*（B-A）+A）如，生成1到10之间的随机整数，输入：=INT（RAND（）*9+1）其余的，将鼠标至于格子右下角，变为十字时，向下拖拉即可。其余数字，将鼠标至于该格子右下角，变为十字时，向下拖拉即可。③生成A与B之间的随机数字（A≤随机数≤B）在第一个格子中输入：=INT（RAND（）*（B-A+1））+A如，生成1到100的随机整数，输入：=INT（RAND（）*100）+1其余数字，将鼠标至于该格子右下角，变为十字时，向下拖拉即可。④生成A与B之间的随机整数（A≤随机数≤B）在第一个格子中输入：=RAND（）*（B-A+1）+A如，生成1到100的随机整数，输入：=RAND（）*100+1其余数字，将鼠标至于该格子右下角，变为十字时，向下拖拉即可。⑤若是2007或2010版，生成A与B之间的随机整数（A≤随机数≤B）在第一个格子中输入：=RANDBETWEEN（A，B）即可。如，生成1到10之间的随机整数，输入：=RANDBETWEEN（1，10）如想得到随机小数，则输入：=RANDBETWEEN（1，100）/10⑥其他：2003版以上的在第一个格子中输入：=RAND（）得到大于等于0，小于1的随机数
EXCEL怎么设置随机数字
Excel中可以用randbetween()函数来生成随机数字，这里以生成1到100中间的随机数为例。
1、新建Excel文档，在需要设置随机数字的单元格输入“=randbetween(1,100)”并按回车键确认：
2、这时输入函数的单元格将会随机生成一个数字，将鼠标放在单元格的右下顶角处，按住鼠标左键不放：
3、向右或者向下拖动单元格，这时其他单元格将会继承被选中的单元格函数从而生成随机数字：
随机误差项产生自相关的原因有哪些
对于模型yt=b0+b1x1t+b2x2t+……bkxkt+ut如果随机误差项的各期望值之间存在着相关关系，即cov(ut,us)=E(utus)≠0(t,s=1,2,……k)这时，称随机误差项之间存在自相关性（autocorrelation）或序列相关随机误差项的自相关性可以有多种形式，其中最常见的类型是随机误差项之间存在一阶自相关性或一阶自回归形式，即随机误差项只与它的前一期值相关：cov(ut,ut-1)=E（ut,ut-1)=/=0,或者ut=f(ut-1),则称这种关系为一阶自相关。
一阶自相关性可以表示为ut=p1ui-1+p2ui-2+p3ui-3+……pput-p+vt称之为p阶自回归形式，或模型存在p阶自相关由于无法观察到误差项ut,只能通过残差项et来判断ut的行为。
如果ut或et呈出下图(a)-(d)形式，则表示ut存在自相关，如果ut或et呈现图中(e)形式，则表示ut不存在自相关线性回归模型中的随机误差项的序列相关问题较为普遍，特别是在应用时间序列资料时，随机误差项的序列相关经常发生。自相关性产生的原因：线性回归模型中随机误差项存在序列相关的原因很多，但主要是经济变量自身特点、数据特点、变量选择及模型函数形式选择引起的。1.经济变量惯性的作用引起随机误差项自相关2.经济行为的滞后性引起随机误差项自相关3.一些随机因素的干扰或影响引起随机误差项自相关4.模型设定误差引起随机误差项自相关5.观测数据处理引起随机误差项序列相关自相关的后果：线性相关模型的随机误差项存在自相关的情况下，用OLS（普通最小二乘法）进行参数估计，会造成以下几个方面的影响。
从高斯-马尔可夫定理的证明过程中可以看出，只有在同方差和非自相关性的条件下，OLS估计才具有最小方差性。
当模型存在自相关性时，OLS估计仍然是无偏估计，但不再具有有效性。
这与存在异方差性时的情况一样，说明存在其他的参数估计方法，其估计误差小于OLS估计的误差；也就是说，对于存在自相关性的模型，应该改用其他方法估计模型中的参数。1.自相关不影响OLS估计量的线性和无偏性，但使之失去有效性2.自相关的系数估计量将有相当大的方差3.自相关系数的T检验不显著4.模型的预测功能失效
