如何从给定分布中模拟大小为n的m个随机样本？

从给定分布中模拟大小为n的m个随机样本可以通过以下步骤实现：

1. 选择合适的概率分布：根据实际需求和数据特征，选择适合的概率分布，如正态分布、均匀分布、泊松分布等。
2. 生成随机数：利用编程语言中的随机数生成函数，如Python中的random模块或numpy库中的random模块，生成符合选定概率分布的随机数。
3. 重复生成样本：使用循环结构，重复生成符合选定概率分布的随机数，直到生成所需大小为n的m个随机样本。
4. 存储样本数据：将生成的随机样本数据存储在合适的数据结构中，如列表、数组等，以便后续处理和分析。

以下是一些常见的概率分布及其应用场景：

• 正态分布（高斯分布）：适用于描述自然界中的许多现象，如身高、体重等。腾讯云相关产品：无。
• 均匀分布：适用于随机抽样、随机数生成等场景。腾讯云相关产品：无。
• 泊松分布：适用于描述单位时间内随机事件发生的次数，如电话呼叫次数、交通事故发生次数等。腾讯云相关产品：无。
• 指数分布：适用于描述连续时间内随机事件发生的间隔时间，如客户到达时间间隔、设备故障间隔等。腾讯云相关产品：无。

请注意，以上提到的腾讯云相关产品是根据常见的云计算服务提供商进行推荐，具体的产品选择应根据实际需求和情况进行评估。