В следующих главах: обсуждаются основные концепции, связанные с генерацией (псевдо)случайных чисел, и представлены выбранные программные генераторы, а также методы проверки полученных результатов с точки зрения их качества (т.е. близости к «случайности»); был представлен следующий «уровень» генерации (псевдо)случайных чисел, т.е. методы и алгоритмы преобразования ранее полученных значений (обычно из равномерного распределения) в переменные из различных практических распределений вероятностей; представлена ​​проблема многомерных переменных, для которой использование методов, известных из одномерных распределений, часто оказывается крайне неэффективным (более подробно рассмотрены алгоритмы многомерного нормального распределения вероятностей); поставлен вопрос о формировании траекторий для выбранных классов случайных процессов; также было представлено семейство методов моделирования, известное как методы Монте-Карло (включая два типа задач, которые можно решить с помощью таких методов, а именно задачу интегрирования и задачу поиска глобального экстремума); обсуждается теория цепей Маркова (для случая дискретного и несчетного пространства состояний), которая составляет основу, необходимую для понимания принципа действия методов Монте-Карло цепей Маркова (MCMC); были представлены два наиболее важных алгоритма этих методов и практические примеры их применения; Представлен немного другой подход к статистическому моделированию, чем создание выборки независимых случайных величин, то есть метод повторной выборки, включая boostrap.

Материал, представленный в книге, обогащен задачами и проблемами, которые необходимо решить самостоятельно.