统计上，随机数没有可预测的规律或规律。统计随机数序列被用来模拟复杂的数学和物理系统。
随机数生成器可用于从均匀分布近似随机整数。当机器生成这些数字时，它们是伪随机的，这意味着它们是确定的，可以以相同的顺序复制。这允许用可重复的结果重新创建实验或模拟的能力，通常通过指定算法和启动种子。
许多类型的蒙特卡罗模拟需要序列来近似其他参数或非参数分布。一些常见的概率分布包括:
- 正态(或高斯)分布
- 威布尔分布:用于可靠性和生存性分析
- 广义极值(GEV)分布:用于金融风险和保险建模
- 物流配送:用于logistic回归中对分类反应变量进行建模
- 内核分配:用于在数据生成过程未知时进行建模
- 连系动词(多元分布):用于建模变量之间的依赖结构
当常见的随机生成方法不充分时，如在贝叶斯数据分析中，使用Metropolis Hastings和切片采样算法的马尔可夫链蒙特卡罗(MCMC)模拟是生成后验分布的首选方法。
拟随机数可以由产生均匀空间填充数的solbol或halton序列生成。这对于蒙特卡罗模拟和实验设计是有用的，空间填充特性比统计随机性更可取。
更多信息，请参阅统计和机器学习工具箱™。
