サブパッケージ stats[random, ...] は、指定された分布を持つ乱数を提供します。

サブパッケージ random は、一様分散乱数のデータ列を、ある分布に従うデータ列に変換するフィルターを提供しています。基礎となる一様乱数ジェネレータは、パラメータ uniform により指定することができます。

デフォルトのジェネレータが使う乱数の種は、関数 randomize() を用いて修正することができます。

乱数ジェネレータは、パラメータ quantity にキーワード 'generator' を指定することによって得られます。生成される乱数の桁数は (もし、Digits により与えられたデフォルト値でなければ) 、'generator' に対するインデックスとして与えられます。randomize() を用いるときは、ジェネレータを生成する以前に指定を完了させていなければなりません。

パラメータ uniform により指定される一様乱数ジェネレータは、0 と 1 の間にある値を 1 つ返します。パラメータ uniform は、独立した一様乱数ジェネレータを用いるという条件の下で、独立した乱数のデータ列の生成を可能にします。互いに独立した良好な一様乱数ジェネレータの設計は、容易な仕事でないことに注意しなくてはいけません。ランダムに選択した乱数ジェネレータは、低品質になる傾向にあります。

パラメータ method により、どの方法により乱数を生成するのかを指定します。もし、method が 'inverse' であれば、連続分布の icdf (inverse cumulative density function、逆累積密度関数) と離散分布の idcdf (inverse discrete cumulative probability function、逆離散累積密度関数) に従って、一様分布データ列を変換します。もし、method が 'builtin' ならば、要求された分布に応じた専用の関数を使うことになります。もし、method が 'auto' ならば、random は、そしてもし存在すれば、'builtin' 法を使用します。専用の関数が無ければ、'inverse' 法を用います。

'inverse' 法により使用可能な分布は、stats[statevalf, icdf] または stats[statevalf,idcdf] のどちらかが存在するすべての分布です。

'builtin' 法により使用可能な分布は、次の通りです。

alias 機能は、よく使う呼び出し手順を簡略化するために用います。また、with(stats) と入力した後は、with(random) として使うこともできます。

このサブパッケージは stats パッケージの一部なので、with コマンドにより定義しなければいけません。

with(stats):

stats[random, normald](20);

stats[random, normald](20,'default','inverse');

seed:=1;

uniform_generator:=proc()   # not a very good generator
   global seed;
   seed:=irem(seed*11,101);
   return(seed/101)
end proc:
random[gamma[3]](20,uniform_generator);

P1:=random[gamma[3]]('generator'):
'P1()'$10;

Error, (in stats/random/functions/gamma) cannot evaluate
boolean:
-4.117783036-2.341640787*ln(U()/(1.-1.*U()))+3.*exp(.4472135956*ln(U()/(1.-1.*U())))+4.5*U()^3
<= 0

P2:=random[gamma[3]]('generator[15]'):
'P2()'$10;