怎样在lingo 确定n个 随机数

一般都是先产生0~1之间的随机数，然后乘n即可；函数是@qrand：
@qrand(seed)
产生服从(0,1)区间的拟随机数。@qrand只允许在模型的数据部分使用，将用拟随机数填满集属性。
通常，声明一个m×n的二维表，m表示运行实验的次数，n表示每次实验所需的随机数的个数。在行内，随机数是独立分布的；在行间，随机数是非常均匀的。这些随机数是用“分层取样”的方法产生的。
例4.5
model:
data:
M=4; N=2; seed=1234567;
enddata
sets:
rows/1..M/;
cols/1..N/;
table(rows,cols): x;
endsets
data:
X=@qrand(seed);
enddata
end

14．@rand(seed)
返回0和1间的伪随机数，依赖于指定的种子。典型用法是U(I+1)=@rand(U(I))。注意如果seed不变，那么产生的随机数也不变。
例4.6 利用@rand产生15个标准正态分布的随机数和自由度为2的t分布的随机数。
model:
!产生一列正态分布和t分布的随机数;
sets:
series/1..15/: u, znorm, zt;
endsets
!第一个均匀分布随机数是任意的;
u( 1) = @rand( .1234);
!产生其余的均匀分布的随机数;
@for(series( I)| I #GT# 1:
u( I) = @rand( u( I - 1))
);
@for( series( I):
!正态分布随机数;
@psn( znorm( I)) = u( I);
14
!和自由度为2的t分布随机数;
@ptd( 2, zt( I)) = u( I);
!ZNORM 和 ZT 可以是负数;
@free( znorm( I)); @free( zt( I));