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。“”“准乱数”超一様列列とともれ可能なな内のの既存既存のの数値离れ离れた値値にになるなるにに连続するする数値数値生成しし。。が高速ます，通常准乱は一様すぎる无作为性の検定検定にパスパスしませ““疑似”は数ほどではないので，无作为が必要用途にはよりよりより适切な场合场合がありますます。サンプラーサンプラー，ハミルトニアンモンテカルロモンテカルロ统计分布のにより乱数标本がされます。

利用な分布ではデータ适切に记述することができないは，，代わり代わりににに柔软柔软な分布分布族をを使用使用できできます。。ピアソンととジョンソンジョンソンジョンソンのなななな尖度にモデル当てます。をにと，，その分布から疑似乱数をを生成生成できるようにに