1.2. Моделирование случайных событий.
Моделирова ние случайных событий сводится к моделированию дискретных случайных величин. Чтобы показать, как это делается, рассмотрим четыре задачи, в каждой из которых требуется моделировать последовательность одинаковых независимых испытаний.
1.2.1. В каждом из испытаний может наступить или не наступить некоторое событие А, вероятность наступления которого 
задана.
Рассмотрим случайную величину 
, называемую индикатором события 
которая равна 1 при наступлении А и 0 при наступлении противоположного события А. Распределение g задается таблицей
Согласно теореме 1 для осуществления каждого испытания надо найти случайное число у и проверить неравенство 
Если оно выполнено, то событие А в этом испытании произошло, а если 
то нет.
1.2.2. С испытанием связана полная группа попарно несовместных событий 
и заданы вероятности 
Для моделирования таких испытаний рассмотрим случайную величину 
номер наступившего события.
Очевидно, распределение 
выражается таблицей
Для осуществления каждого испытания надо выбрать случайное число 
и по теореме 1 разыграть значение Если 
то произошло событие 
Пример. Столкнувшись с ядром атома урана, нейтрон может рассеяться, быть захваченным или вызвать деление ядра. Если через 
обозначить соответствующие этим событиям сечения взаимодействия, а через 
полное сечение взаимодействия нейтрона с ядром, то вероятности трех возможных событий равны соответственно 
Чтобы разыграть «судьбу» нейтрона при столкновении, выбирают случайное число 
если 
считают, что нейтрон рассеялся; если 
то нейтрон поглотился; 
нейтрон вызвал деление ядра.
1.2.3. С испытанием связаны два независимых совместных события А и В, вероятности которых заданы: 
Ввиду независимости событий А и В можно последовательно моделировать их наступление в каждом испытании: сперва по числу 
методом п. 1.2 1 определить, наступило ли событие А, а затем точно также по числу 
определить, наступило ли событие В.
Однако часто более экономен другой способ. Рассмотрим полную группу попарно несовместных событий, состоящую из четырех событий:
Вероятности этих событий легко вычислить:
Следовательно, метод п. 1.2.2 позволяет, используя одно случайное число у, определить, какой из этих четырех исходов наступил в моделируемом испытании
1.2.4. С испытанием связаны два зависимых совместных события А и 
и заданы вероятности 
В этом случае также следует рассмотреть полную группу событий (3), только вероятности этих событий вычисляются иначе:
Впрочем, и в этом случае можно осуществить последовательное моделирование событий А и В, используя два случайных числа
Сперва по числу 
(методом п. 1.2.1) определяем, наступило ли событие А. Если А наступило, то, зиая условную вероятность 
можно 
числу 
определить, наступило ли событие В: условием наступления. В служит выполнение неравенства 
Если же событие А не наступило, то наступление В придется разыгрывать с помощью условий вероятности 
которая равна 