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第一种方法是用 random 语句，其一般形式为
y = random('分布的英文名',A1,A2,A3,m,n)，
表示生成 m 行 n 列的 m × n 个参数为 ( A1 , A2 , A3 ) 的该分布的随机数。例如:
(1) R = random('Normal',0,1,2,4): 生成期望为 0,标准差为 1 的(2 行 4 列)2× 4 个正态随机数
(2) R = random('Poisson',1:6,1,6): 依次生成参数为 1 到 6 的(1 行 6 列)6 个 Poisson 随机数
第二种方法是针对特殊的分布的语句：
一． 几何分布随机数 （下面的 P，m 都可以是矩阵）
R = geornd(P) （生成参数为 P 的几何随机数）
R = geornd(P,m) （生成参数为 P 的 × m 个几何随机数）
R = geornd(P,m,n) （生成参数为 P 的 m 行 n 列的 m × n 个几何随机数）
二．Beta 分布随机数
R = betarnd(A,B) （生成参数为 A,B 的 Beta 随机数）
R = betarnd(A,B,m) （生成 × m 个数为 A,B 的 Beta 随机数）
R = betarnd(A,B,m,n) （生成 m 行 n 列的 m × n 个数为 A,B 的 Beta 随机数）.
三．正态随机数
R = normrnd(MU，SIGMA) （生成均值为 MU，标准差为 SIGMA 的正态随机数）
R = normrnd(MU，SIGMA,m) （生成 1× m 个正态随机数）
R = normrnd(MU，SIGMA,m,n) （生成 m 行 n 列的 m × n 个正态随机数）
四．二项随机数：类似地有
R = binornd(N,P) R = binornd(N,P,m) R = binornd(N,p,m,n)
五．自由度为 V 的 χ 2 随机数：
R = chi2rnd(V) R = chi2rnd(V ,m) R = chi2rnd(V ,m,n)
六．期望为 MU 的指数随机数R = exprnd(MU) R = exprnd(MU,m) R = exprnd(MU,m,n)
七．自由度为 V1， V2 的 F 分布随机数：
R = frnd(V1，V2) R = frnd(V1， V2,m) R = frnd(V1，V2,m,n)
八． Γ ( A, λ ) 随机数：
R = gamrnd（A,lambda） R = gamrnd（A,lambda,m) R = gamrnd（A,lambda,m,n)
九．超几何分布随机数：
R = hygernd(N,K,M) R = hygernd(N,K,M,m) R = hygernd(N,K,M,m,n)
十．对数正态分布随机数
R = lognrnd(MU，SIGMA) R = lognrnd(MU，SIGMA,m) R = lognrnd(MU，SIGMA,m,n)
十一．负二项随机数：
R = nbinrnd(r,p) R = nbinrnd(r,p,m) R = nbinrnd(r,p,m,n)
十二．Poisson 随机数：
R = poissrnd(lambda) R = poissrnd(lambda,m) R = poissrnd(lambda,m,n)
十三．Rayleigh 随机数：
R = raylrnd(B) R = raylrnd(B,m) R = raylrnd(B,m,n)
十四．V 个自由度的 t 分布的随机数：
R = trnd(V) R = trnd(V,m) R = trnd(V,m,n)
十五．离散的均匀随机数：
R = unidrnd(N) R = unidrnd(N,m) R = unidrnd(N,m,n)
十六．[A,B] 上均匀随机数
R = unifrnd(A,B) R = unifrnd(A,B,m) R = unifrnd(A,B,m,n)
十七．Weibull 随机数
R = weibrnd(A,B) R = weibrnd(A,B,m) R = weibrnd(A,B,m,n)