一旦概率模型确定后，就可以从理论上定量地给出问题的答案. 然而，在实际中我们很难定量地给出这些问题的答案，于是， 我们一般通过随机模拟来给出答案随机模拟就是通过计算机编程产生随机数以模拟此模型在很多天内的可能结果，并且利用统计理论估计上述问题的答案.

    换句话说，通过计算机编程产生用以描述顾客到来时间和服务所需时间的具有特定概率分布的随机变量的值，并由此得到多天的关于上述问题的随机变茧的值，之后利用统计方法估计它们.例如，如果1000 天的随机模拟结果显示药剂师在五点半仍在工作的有122 天，则我们估计晚上五点半时他仍在药店工作的天数的比例是多少?答案为0. 122
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    Ross《统计模拟第4版》PDF中文+第5版英文PDF
    《统计模拟》第4版中文PDF，266页，有书签，文字可复制；第5版英文PDF，315页，有书签，文字可复制。
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    为了能完成上述分析，人们必须懂得某些概率论知识，如概率分布、随机变量的独立性等，由于随机数是随机模拟研究的基础，将讨论随机数及如何由计算机产生随机数.
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    《统计模拟第4版》首先介绍了产生某些分布随机数的一些方法， 之后又较详细地介绍了统计模拟中常用的一些方法， 如离散事件模拟方法、方差缩减技术、模拟数据的统计分析方法、统计验证方法、MCMC 方法等； 并通过某些实例， 对这些方法的应用进行了较详细的说明。最后还提供了不同难度的习题。统计模拟是数理统计中非常有用的工具之一， 它是利用计算机产生某概率模型的随机数，再通过这些随机数来模拟真实模型。
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    给出产生服从任一分布的随机数的方法(分别考虑离散与连续分布的随机数) . 应有能力对实际问题建立概率模型，并知道如何产生此模型相应随机变量的随机数.由于有些系统是依时间连续变化的，考虑如何把上述产生随机数的方法应用于一个实际系统.