6# jingju11
这样也可以啊
晕

一列列车从A站开往B站，某人每天赶往B站上车。他已经了解到火车从A站到B站的运行时间是服从均值为30min，标准差为2min的正态随机变量。火车大约下午13：00离开A站，此人大约13:30到达B站。火车离开A站的时刻及概率如表1所示，此人到达B站的时刻及概率如表2所示。问此人能赶上火车的概率有多大？
表1：火车离开A站的时刻及概率


火车离站时刻

13:00

13:05

13:10


概率

0.7

0.2

0.1



表2：某人到达B站的时刻及概率

人到站时刻

13:28

13:30

13:32

13:34


概率

0.3

0.4

0.2

0.1



为了分析简化，假定13时为时刻t=0，则变量
、 的分布律为：  
T1
0

5

10


P(T)
0.7

0.2

0.1




T3
28

30

32

34


(P)T
0.3

0.4

0.2

0.1



此人能及时赶上火车的充分必要条件为：T1+T2>T3
，所以此人能赶上火车的概率模型为：P(T1+T2>T3
)

哈哈哈，我会了，谢谢6楼！！！

data a;                                                                                                                              
   do i = 1 to 10000;                                                                                                                  
    r = ranuni(1);                                                                                                                     
   if r <= 0.7 then t1 = 0;                                                                                                            
      else if 0.7<r <= 0.9 then t1 = 5;                                                                                                
         else t1 = 10;                                                                                                                  
   output;                                                                                                                              
end;                                                                                                                                    
drop r;                                                                                                                                 
run;                                                                                                                                    
                                                                                                                                       
data b;                                                                                                                                
    do i = 1 to 10000;                                                                                                                  
    r = ranuni(1);                                                                                                                     
   if r <= 0.4 then t3 = 30;                                                                                                            
      else if 0.4<r <= 0.7 then t3 = 28;                                                                                                
       else if 0.7<r <= 0.9 then t3 = 32;                                                                                               
         else t3 = 34;                                                                                                                  
   output;                                                                                                                              
   end;                                                                                                                                 
run;                                                                                                                                    
                                                                                                                                       
data c;                                                                                                                                
  do i = 1 to 10000;                                                                                                                    
t2 =30+2 * rannor(0);                                                                                                                  
output;                                                                                                                                 
end;                                                                                                                                    
run;                                                                                                                                    
                                                                                                                                       
data d;                                                                                                                                 
merge  a b c;                                                                                                                           
by i ;                                                                                                                                 
if  t1 + t2 > t3  then  t=1;                                                                                                           
else  t=0;                                                                                                                              
run;                                                                                                                                    
                                                                                                                                       
                                                                                                                                       
PROC FREQ DATA=d;                                                                                                                     
     TABLE t;                                                                                                                           
RUN;

Yes!. Here is a brief explanation from online help.

The RANTBL function returns a variate that is generated from the probability mass function defined by p1 through pn . An inverse transform method applied to a RANUNI uniform variate is used.

A sample program attached below,

data t1;
seed=99612;
n=10000;   
p1=0.7;p2=0.2;p3=0.1;
array  a{3} _temporary_  (0,5,10) ;
do i = 1 to n;
    x=a{rantbl(seed,of p1-p3)};
    output;
end;
keep x;
run;

proc freq data=t1;
table x;
run;

11# bobguy

bobguy每次的代码都能让我学习到东西。
专业啊。

6# jingju11
学习了~~

赞的，标记一下；

12# hongxx

Agree.
Indeed, she/he is knowledgeable and helpful.
In essence, it is to generate numbers following by a multinomial distribution.

学习了，对的，主要是这个
问题的算法思想

牛啊！又学习了一招！