特定の状況では、通常の乱数発生手法は、必要な標本の生成に向いていません。Statistics and Machine Learning Toolbox™ には、疑似乱数と準乱数を生成するための代替方法が用意されています。"準乱数" は "超一様分布列" とも呼ばれ、可能な限り集合内の既存の数値から離れた値になるように連続する数値を生成します。このアプローチではクラスタリングが回避され、収束が高速になりますが、通常、準乱数は一様すぎるので無作為性の検定にパスしません。"疑似乱数" は準乱数ほど一様ではないので、大きい無作為性が必要な用途にはより適切な場合があります。スライス サンプラー、ハミルトニアン モンテカルロ サンプラーまたはメトロポリス・ヘイスティングス マルコフ連鎖サンプラーを使用して、統計分布からの抽出により疑似乱数標本が生成されます。

利用可能なパラメトリック確率分布ではデータを適切に記述することができない場合は,代わりに柔軟な分布族を使用できます。ピアソンとジョンソンの柔軟な分布族では、標本データの位置、スケール、歪度および尖度に基づいてモデルを当てはめます。分布をデータにあてはめると、その分布から疑似乱数を生成できるようになります。