function [gamma] = rand(number, first)
%Вычисление генератора
a=630360016;
m=2147483647;
ksi(1)=first;
for i=2:number
   ksi(i) = mod(a*ksi(i-1),m);
end;
gamma = ksi./m;
return;
% %Вычисление мат ожидания
% mat_ogid=0;
% for i=1:number
%     mat_ogid = mat_ogid+gamma(i);
% end;
% mat_ogid = mat_ogid/number
% %Вычисление мат ожидания по формуле
% mean(gamma)
% %Вычисление оценки дисперсии
% temp=0;
% for i=1:number
%     temp = temp + (gamma(i) - mat_ogid)^2;
% end;
% dispersiya = temp/(number-1)
% %Вычисление дисперсии по формуле Mathlab
% var(gamma)
% %Оценка ковариационной функции
% kovariaz=0;
% for j=1:number-1
%     kovariaz(j)=0;
%     for i=1:number-j
%         kovariaz(j) = kovariaz(j) + (gamma(i)-mat_ogid)*(gamma(i+j)-mat_ogid);
%     end;
%     kovariaz(j) = kovariaz(j)/(number-j);
% end;
% %Оценка корреляционной функции
% for j=1:number-1
%     ro(j) = kovariaz(j)/dispersiya;
% end;
% subplot(2,2,1);plot(1:20,ro(1:20),'*');
% subplot(2,2,2);plot(gamma(1:number-1),gamma(2:number),'*');
% num=0;
% k=1;
% dx=0.1;
% chastot(k) = 0;
% for i=0:dx:1
%     for j=1:number
%         if (gamma(j)>i)&&(gamma(j)<i+dx)
%             num=num+1;
%         end;
%     end;
%     num=num/(number*dx);
%     chastot(k) = num;
%     k=k+1;
% end;
% subplot(2,2,3);bar(0:dx:1,chastot);