利用法１： 統計学や確率論で、確率変数、確率分布の理解を深める教育上の利用。 利用法１： 統計学や確率論で、確率変数、確率分布の理解を深める教育上の利用。
利用法２： シミュレーション（Simulation）実験でもちいる。乱数のこのような用法を「モンテ・カルロ法」という。
| パラメータ指定（例） | 備考 | 系列例 | |
| 正規 | 平均 μ(50), 標準偏差 σ(10) | この指定は「偏差値」 | 練習問題 |
| 一様（均一） | 下限 β(0), 上限 α(1) | 例は標準指定。一般乱数発生用。 | 練習問題 |
| 二項 | 確率 p(0.7), 試行回数 N(10) | ベルヌーイは N=1 | 練習問題 |
| ベルヌーイ | 確率 p(0.45) | 練習問題 | |
| ポアソン | 平均 λ(4) | ヘルプ説明は難解・不適 | 練習問題 |
| 離散 | 1, 2, 3 を各 0.25, 0.5, 0.25 の確率 | 各 1, 2 列に指定 | 練習問題 |
| 一般 | EXCELになく一様乱数から | 累積分布関数の逆関数に代入 | 制作中 |
注) 例として、5 人 1 組の身長をいろいろなケースで試したい（20 回）場合なら、変数（列）の数＝5、乱数の行数（乱数（組）の個数）＝20 と指定。なお 20×5 の出力範囲の指定でも可。
注) 初期値をそろえ（乱数シード seed）、再計算などに利用することも可能。
注) 「乱数」といってもコンピュータによる乱数は「擬似乱数」。極端に長い乱数列の利用はランダム性に不安（周期性）が生じることがあるが、通常程度の長さなら全く問題ない。くわしくは乱数発生の理論（二乗採中法、合同法etc.）であつかう。
注）有限母数団からの単純ランダムサンプリングも同様の考えである。=> 練習問題
利用法３： 一様乱数を用いて一般の乱数を発生させることができる。