转载 SAS中做蒙特卡洛模拟，根据已知对数正态分布， 对数正态分布 推导

在SAS中没有直接产生对数正态分布随机数的函数。但是，我们可以通过以下公式转换来产生相应的对数正态分布随机数。

例如：经检验以下数据经过检验，更符合对数正态分布。

我们将其做正态、指数、对数正态和温布尔拟合，以下是检验结果：

在P值大于0.05，而K值最小的情况下，对数正态分布最合适。因此，我们可以先求出原始数据的对数，然后做正态检验，得出均值和标准误。

DATA TEMP;

INPUT YSH $ LYSH;

CARDS;

12 2.48490665

18 2.890371758

20 2.995732274

42 3.737669618

40 3.688879454

28 3.33220451

;

PROC UNIVARIATE DATA=TEMP NORMAL PLOT;

VAR LYSH;

RUN;

然后利用上述转化公式即可以求出符合该对数正态分布的随机数。

DATA TEMP1;

DO I=1TO 10;

SJ=EXP(3.1882940+0.4886104*RANNOR(123));

OUTPUT;

END;

PROC PRINTDATA=TEMP1;

RUN;

输出结果为(以10个为例)：

表中SJ那一列即是符合原始数据对数正态分布的随机数。

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