具有威布尔分布的SAS Randgen呼叫

我试图在proc IML中使用call randgen创建10个随机数，这些随机数遵循具有特定参数的威布尔分布。下面是我正在使用的代码（显然不止一个循环，但我现在正在测试）：

对于本例，Ntimes=10，alpha[i]=4.5985111，beta[i]=131.79508。我的问题是，10次迭代/随机数中的每一次都返回为1。我在R中使用了具有相同参数的rweibull函数，得到了有意义的结果，因此我认为它与SAS或我的代码有关，而不是与参数有关。我是否正确使用Randgen呼叫？有人知道为什么结果会这样吗？

这是有效的：

proc iml;
 alpha=j(10);
 beta=j(10);
 alpha[1]=4.59;
 beta[1] = 131.8;
 Ntimes=10;
 rands = j(1,10);
 print (rands);
 do i = 1 to 1;
    Call randgen(Rands, 'WEIB', alpha[1],beta[1]);
    print (rands);
 end;
quit;

我认为你不能那样使用

Rands[1:Ntimes]

。我想你应该把它分配给一个临时矩阵，然后把这个矩阵的结果分配给一个更大的矩阵

即：

---

实际上，除非您使用的是古老版本的SAS/IML，否则您不需要任何循环。自SAS/IML 12.3以来。在您的例子中，为alpha和beta参数定义一个向量。假设有“Nparam”参数。然后分配一个nx Nparam矩阵来保存结果。通过对RANDGEN的一次调用，您可以填充矩阵，以便第i列是来自Weibull（α[i]，β[i]）的大小为N的样本，如以下示例所示：

 proc iml;
 Nparam = 8; N = 1000;

 alpha= 1:Nparam;  /* assign parameter values */
 beta = 10 + (Nparam:1);
 rands = j(N,Nparam);
 call randgen(rands, 'WEIB', alpha,beta);  /* SAS/IML 12.1 */

 /* DONE. The i_th column is a sample from Weibul(alpha[i], beta[i]) 
    TEST IT: Compute the mean of each sample: */
 mean = mean(rands); std = std(rands);
 print (alpha//beta//mean//std)[r={"alpha" "beta" "mean" "std"}];
 /* TEST IT: Plot the distribution of each sample (SAS/IML 12.3) */  
 title "First param"; call histogram(rands[,1]);
 title "Last param";  call histogram(rands[,Nparam]);

---

要扩展Joe的评论，请不要将临时变量作为参数传递给将在该参数中返回结果的例程。见文章

allRands=j(10,10);
do i = 1 to 10;
    Call randgen(Rands, 'WEIB', alpha[1],beta[1]);
    print (rands);
    allRands[i,1:10]=Rands;
end;
print(allRands);

 proc iml;
 Nparam = 8; N = 1000;

 alpha= 1:Nparam;  /* assign parameter values */
 beta = 10 + (Nparam:1);
 rands = j(N,Nparam);
 call randgen(rands, 'WEIB', alpha,beta);  /* SAS/IML 12.1 */

 /* DONE. The i_th column is a sample from Weibul(alpha[i], beta[i]) 
    TEST IT: Compute the mean of each sample: */
 mean = mean(rands); std = std(rands);
 print (alpha//beta//mean//std)[r={"alpha" "beta" "mean" "std"}];
 /* TEST IT: Plot the distribution of each sample (SAS/IML 12.3) */  
 title "First param"; call histogram(rands[,1]);
 title "Last param";  call histogram(rands[,Nparam]);