如何随机生成满足特定数据特征的新变量？
本文作者：赵一帆，中南财经政法大学金融学院
本文编辑：刘子艳
技术总编：李婷婷
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导读
在我们日常科研工作或者写论文的过程中，通常会使用自己从各大数据库和网站等搜集整理的数据，但是诸位是否知道如何快速生成满足特定数据结构的变量呢？今天我们就来介绍Stata中的两个创建其他变量的小命令——corr2data命令&drawnorm命令。这两个命令可以实现哪些功能，又有什么区别呢？下面我们来一起看看吧~
1
corr2data命令介绍
首先我们来看看corr2data命令，它的全称是 Create dataset with specified correlation structure，我们可以使用这个命令生成具有指定数据结构的数据集。另外，它属于内部命令，不需要进行下载即可使用。
1.1
命令语法
corr2data newvarlist [, options]
1.2
选项介绍
Options1.
clear：清除之前的数据集。2.
double：表示生成的变量类型是双精度浮点型，表示数据的时候比较准确一些。默认选项是单精度的数据类型(float)。3.
n(#)：表示生成观测值的数量，默认是当前的数量。4.
sds(vector)：表示生成变量的标准差。5.
corr(matrix|vector)：表示生成变量的相关系数矩阵，默认为正交数据。6.
cov(matrix|vector)：表示生成变量的协方差矩阵，默认为正交数据。7.
cstorage(full)：表示生成变量的相关矩阵或协方差矩阵的结构是一个对称的k*k矩阵。8.
cstorage(lower)：表示生成变量的相关矩阵或协方差矩阵的结构是一个下三角矩阵。9.
cstorage(upper)：表示生成变量的相关矩阵或协方差矩阵的结构是为一个上三角矩阵。10.
forcepsd：要求生成变量的协方差/相关矩阵为正定或半正定矩阵。11.
means(vector)：表示生成变量的均值；默认是意味着(0)12.
seed(#)：种子随机数生成器
注意
(1) 选项sds()不能与cov()一起指定。(2) 如果没有指定corr()和cov()选项，默认为正交数据。(3) cstorage (full|lower|upper)的作用是指定corr()或cov()中相关矩阵或协方差矩阵结构的存储模式。支持以下存储方式:full指定相关矩阵或协方差矩阵为一个对称的k*k矩阵；lower指定相关矩阵或协方差矩阵为下三角矩阵；upper指定相关矩阵或协方差矩阵为上三角矩阵。2
drawnorm命令介绍
我们再来看看drawnorm命令,它的全称是Draw sample from multivariate normal distribution，即我们可以从指定的多元正态分布中抽取样本。2.1
命令语法
drawnorm newvarlist [, options]
2.2
选项介绍
与corr2data命令的选项一致，在此不作赘述。
3
案例分析
上面我们分别介绍了corr2data和drawnorm命令，它们似乎都与创建一个新的变量数据有关，那我们应该如何区分然后正确使用呢？
比如我们需要产生一个有1000个观测值的总体，其两变量x和y的均值分别为2和3，标准差分别为1和2，变量x与y的相关系数矩阵为(1 0.2\0.2 1)， 并把相关系数矩阵设置为一个对称的k*k矩阵，则命令为:
clearcorr2data x y, clear n(1000) means(2 3) sds(1 2) corr(1 0.2\0.2 1) cstorage(full) //生成具有指定数据结构的变量sum //描述性统计分析 pwcorr x y, sig //显示变量间的相关系数运行结果为：
cleardrawnorm x y, n(1000) means(2 3) sds(1 3) corr(1 0.2\0.2 1) cstorage(full) //从正态总体中抽取有1000个观测值的样本sum //描述性统计分析pwcorr x y, sig //显示变量间的相关系数 运行结果为:最后，我们为大家揭秘雪球网(https://xueqiu.com/)最新所展示的沪深证券和港股关注人数增长Top10。
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