数字随机抽取器(Excel生成随机数的技巧)
商业分析中的很多应用要求从特定的概率分布中随机抽样。例如，在财务模型中，当销售额、销量增长幅度、运营支出和通货膨胀因子等全都不确定时，我们可能对累积的贴现现金流的分布感兴趣，而这一分布可以用概率分布来描述。那些决策模型的结果变量，是随机输入变量的复杂函数。要理解这些变量的概率分布，只有借助所谓蒙特-卡罗方法的抽样流程才能实现这一抽样流程。
Excel获取随机数
从概率分布中产生随机样本，其基本原理是随机数的概念。随机数是均匀分布在0和1之间的数。从技术上讲，电脑不能产生真正的随机数，因为它们必须使用一个可预测的算法。但是，设计用于产生一个数列的算法，似乎是随机的。在 Excel中，我们可以使用函数RAND()在任何一个单元格之中产生随机数。这个函数没有参数，因此，括号之中应当保持空格（但括号是必需的）。下图是显示在 Excel I中产生的10个随机数。你应当知道的是，除非阻止了自动的重新计算功能，否则，不论什么时候修改任何单元格中的值，包含有RAND()的单元格中的值都会改变。
在 Excel的“公式”选项卡的“计算”组中的“计算选项”，可以手动地更改“自动计算”的选项。
在手动重新计算模式下，只有在按下了F9按钮时，工作表才会重新计算。
从离散概率分布中抽样
使用随机数从离散概率分布中抽样，很容易做到。接下来将使用掷两个骰子的概率分布来解释这一过程。
从掷两个骰子的结果的概率分布中抽样，用小数来表示的概率质量函数和累积分布函数如下所示。
注意，F(x)值将从0到1之间的区间分成更小的区间，这些更小的区间与结果的概率相对应。例如，从0(但不包括)至0.028(包括)的区间中，其概率为0.028，与结果x=2相对应；从0.028(但不包括)至0.083(包括)的区间，其概率为0.056，与结果x=3相对应；依此类推。概括如下：
这样，任何随机数都必须处在这些区间的某一个之中。所以，为了从这个分布中产生个结果，我们只需要选择一个随机数，并确定它处在哪个区间之中。假设我们使用图中的数据。第一个随机数是0.902656.它处在与样本结果10相对应的区间之中。第二个随机数是0.396774.它处在与结果6相对应的区间之中。基本上，这相当于我们在电脑上发明了掷骰子的方法。如果反复做下去，那么，每个结果发生的频率，应当与随机数的区间的大小成比例（也就是说，概率与结果相关联），因为随机数是均匀分布的。
从常见的概率分布中抽样
产生随机数并将它们转换成从概率分布中获取的结果的方法，可以用于从几乎任何分布中抽取的样本。从某个规定的概率分布中产生的随机的值，称为随机变数。例如，将随机数转换成一个来自a和b之间的均匀分布的随机变数，是件很容易的事。考虑下面这个公式：
U=a+(b-a)*RAND()
注意当RAND()=0、U=a时的情形以及当RAND()接近1、U接近b时的情形。对于RAND()介于0和1之间的其他任何值，(b-a) * RAND()代表着区间(a,b)的比例，与 RAND()对区间(0,1)时的比例相同。因此，所有介于a与b之间的实数，都可能发生。由于RAND()是均匀分布的，因此，它也是U。
虽然这十分容易，但确实难以看出是怎样从其他分布中产生随机变数的，比如正态分布或指数分布。这里不描述如何做这些事情的技术细节，而是描述一下 Excel中做这些事情的能力。
使用Excel随机数发生器
Excel让你可以从离散分布和其他一些分布中产生随机变数，方法是运用“分析”工具栏中的“随机数发生器”选项。对于功能区的中“数据”选项卡，选择“分析”组的“数据分析”选项，然后选择“随机数发生器”选项。接下来，就会出现如下图所示的随机数发生器的对话框。
从这个对话框中可以选择七种分布：均匀、正态、伯努利、二项式、泊松、模式以及离散（点击“模式”后，出现了下限和上限的限制、间隔、重复每一数字以及重复数列等选项）。如果你选择“输出区域”选项，那么，你需要规定用来保存结果的输出表格的左上角单元格引用、变量的个数（你想要发生的值的列数）、随机数个数（你想要为每个变量发生的数据点的个数）以及分布类型。默认的分布是离散分布。
接下来将从平均值为12的泊松分布中产生100个结果。在“随机数发生器”对话框中，把变量个数”设定为1，把“随机数个数”设定为100，并且从“分布”的下拉框中选择“泊松”。对话框将会产生变化，要求你输入λ的值，也就是泊松分布的平均值。在该方框中输入12，点击“确定”按钮。该工具将会在一列之中显示随机数。
下图将演示整个操作过程并将结果生成直方图。
随机数发生器工具还让你能够规定随机数种子的选项。随机数种子是从已经发生的一连串随机数中取的一个值。通过规定同一个种子，你可以再晚些时候再发生同一些随机数。
当我们在模拟过程中想要再产生一个完全相同的“随机”事件系列，以便测试同种情况下不同的策略或决策变量的效果时，确定随机数种子是非常理想的做法。不过，使用“随机数发生器”工具的一个劣势是：要产生一组新的样本值，你必须重复发生随机数的过程。按下“重新计算”按钮(F9)将不能改变这些值。这可能使人们难以用这一工具来分析决策模型。
Excel还提供了几个可以用来产生随机变数的函数。对于正态分布，可以使用：
NORM.INV(probability,mean, standard deviation)——带有规定的平均值和标准差的正态分布。NORM.S.INV(probability)——标准正态分布。对于某些高级分布，可以使用：
LOGNORM.INV(probability,mean, standard_deviation)——参数分布，其中Ln(X)已经规定了平均值和标准差。BETA.INV(probability,alpha,beta,A,B)——贝塔分布。使用这些函数，只要在函数中概率的位置输入RAND()就可以了。比如，NORM. INV(RAND(),5,2)将从一个平均值为5、标准差为2的正态分布中发生随机变数。每次工作表被重新计算，就发生新的随机数，因此也产生新的随机变数。
这些函数可以嵌入到单元格公式中，而且不论什么时候工作表被重新计算，都将产生新的值。
