公认的答案很好，但有另一种方法可以回答你的问题。PachydermPuncher的答案已经采用了这种替代方法，我只是将其扩展一点。

思考信息理论最简单的方法是用最小的信息单位，一个比特。

在C标准库中，rand（）返回一个0到rand_MAX范围内的整数，根据平台的不同，这个限制可能会有不同的定义。假设RAND_MAX恰好被定义为2^n-1，其中n是某个整数（这恰好是Microsoft实现中的情况，其中n为15）。然后我们可以说，一个好的实现将返回n位信息。

想象一下，rand（）通过翻转硬币找到一位的值来构造随机数，然后重复直到它有一批15位。然后，这些位是独立的（任何一个位的值都不会影响同一批中其他位具有特定值的可能性）。因此，独立考虑的每个比特都像一个介于0和1之间的随机数，并且在该范围内“均匀分布”（可能是0和1）。

位的独立性确保了由一批位表示的数字也将在其范围内均匀分布。这很明显：如果有15位，允许的范围是0到2^15-1=32767。该范围内的每个数字都是唯一的位模式，例如：

010110101110010

并且如果比特是独立的，则没有模式比任何其他模式更可能发生。因此，该范围内所有可能的数字都有相同的可能性。反之亦然：如果rand（）产生均匀分布的整数，那么这些数字是由独立的位组成的。

因此，将rand（）看作是一条生产比特的生产线，它恰好以任意大小的批量提供比特。如果您不喜欢大小，请将批分成单独的位，然后按您喜欢的数量将它们放回一起（尽管如果您需要的特定范围不是2的幂，则需要缩小数字，目前最简单的方法是转换为浮点）。

回到你最初的建议，假设你想从15个批次到30个批次，向rand（）请求第一个数字，将其移位15位，然后向其添加另一个rand（（）。这是一种在不影响均匀分布的情况下组合对rand（的两个调用的方法。它的工作原理很简单，因为放置信息位的位置之间没有重叠。

这与通过乘以常数来“拉伸”rand（）的范围非常不同。例如，如果你想将rand（）的范围加倍，你可以乘以2，但现在你只能得到偶数，而不能得到奇数！这并不完全是一个平稳的分布，并且可能是一个严重的问题，具体取决于应用程序，例如，假设允许奇数/偶数下注的轮盘游戏。（从位的角度考虑，你可以直观地避免这个错误，因为你会意识到，乘以2等于将位向左移动一位（意义更大），然后用零填补空白。所以很明显，信息量是一样的——只是移动了一点。）

在浮点数应用程序中，数字范围中的这种差距是无法解决的，因为浮点数范围内在地具有根本无法表示的差距：在每两个可表示的浮点数之间的差距中存在无限数量的缺失实数！所以无论如何，我们必须学会与差距共处。

正如其他人所警告的那样，直觉在这一领域是有风险的，特别是因为数学家无法抵抗实数的诱惑，因为实数是一种充满了粗糙的无限和明显的悖论的可怕的令人困惑的东西。

但至少如果你从比特角度来看，你的直觉可能会让你走得更远。比特真的很容易——甚至计算机都能理解。

这里有一个简单的答案。考虑垄断。你掷两个六面骰子（对于喜欢游戏符号的人来说是2d6），然后求和。最常见的结果是7，因为有6种可能的方式可以掷7（1,6,5,3,44,3,5,2和6,1）。而2只能在1，1上滚动。很容易看出，掷1d6和掷1d12是不同的，即使范围相同（忽略1d12上可以得到1，点保持不变）。将结果相乘而不是相加会以类似的方式扭曲它们，因为大多数结果都位于范围的中间。如果您试图减少异常值，这是一个好方法，但它无助于使分布均匀。

（奇怪的是，它也会增加低掷。假设你的随机性从0开始，你会看到一个峰值在0，因为它会将其他掷骰变成0。考虑两个介于0和1（包括0和1）之间的随机数，然后相乘。如果其中一个结果为0，则无论其他结果如何，整个结果都将变为0。从中得到1的唯一方法是两卷都是1。在实践中，这可能无关紧要，但这会形成一个奇怪的图形。）

我们可以通过使用Kolmogorov复杂性如果数字序列不能被压缩，那么它是我们在这个长度上可以达到的最随机的。。。我知道这种测量更多的是理论上的选择。。。

“随机”与“更随机”有点像问哪个零更为零。

在这种情况下，rand是PRNG，所以不是完全随机的。（事实上，如果种子是已知的，那是完全可以预测的）。将其乘以另一个值，使其不再随机。

真正的加密类型RNG实际上是随机的。通过任何类型的函数运行值都不能增加更多的熵，而且很可能会删除熵，使其不再随机。

假设rand（）返回一个介于[0，1）之间的数字，很明显rand（*rand）将偏向于0。这是因为将x乘以[0，1）之间的数字将得到一个小于x的数字。下面是10000个随机数的分布：

google.charts.load（“current”，{packages:[“corechart”]}）；google.cacharts.setOnLoadCallback（drawChart）；函数drawChart（）{变量i；var randomNumbers=[]；对于（i=0；i<10000；i++）{randomNumbers.push（Math.rrandom（）*Math.random（））；}var chart=新的google.visability.Histogram（document.getElementById（“chart-1”））；var data=新的google.visibility.DataTable（）；data.addColumn（“数字”，“值”）；randomNumbers.forEach（函数（randomNumber）{data.addRow（[randomNumber]）；});chart.draw（数据{title:randomNumbers.length+“rand（）*rand（值介于[0，1）之间”，图例：｛位置：“无”｝});}<script src=“https://www.gstatic.com/charts/loader.js“></script><div id=“chart-1”style=“height:500px”>正在生成图表</分区>

如果rand（）返回[x，y]之间的整数，则得到以下分布。注意奇数与偶数的数量：

google.charts.load（“current”，{packages:[“corechart”]}）；google.cacharts.setOnLoadCallback（drawChart）；document.querySelector（“#绘制图表”）.addEventListener（“单击”，绘制图表）；函数randomInt（最小值，最大值）{return Math.floor（Math.random（）*（max-min+1））+min；}函数drawChart（）{var min=编号（document.querySelector（“#rand min”）.value）；var max=编号（document.querySelector（“#rand max”）.value）；如果（最小值>=最大值）{回来}变量i；var randomNumbers=[]；对于（i=0；i<10000；i++）{randomNumbers.push（randomInt（最小，最大）*randomInt（最小，最小））；}var chart=新的google.visability.Histogram（document.getElementById（“chart-1”））；var data=新的google.visibility.DataTable（）；data.addColumn（“数字”，“值”）；randomNumbers.forEach（函数（randomNumber）{data.addRow（[randomNumber]）；});chart.draw（数据{title:randomNumbers.length+“rand（）*rand（（）值介于[“+min+”，“+max+”]”之间，图例：｛位置：“无”｝，直方图：｛bucketSize:1｝});}<script src=“https://www.gstatic.com/charts/loader.js“></script><input-type=“number”id=“rand-min”value=“0”min=“0“max=“10”><input type=“number”id=“rand max”value=“9”min=“0”max=“10”><input type=“button”id=“draw chart”value=“Apply”><div id=“chart-1”style=“height:500px”>正在生成图表</分区>

过度简化以说明一点。

假设随机函数只输出0或1。

random（）是（0,1）之一，但random（（）*random（是（0,0,0,1）之一

你可以清楚地看到，在第二种情况下，获得0的机会绝不等于获得1的机会。

当我第一次发布这个答案时，我希望尽可能简短，以便阅读它的人一眼就能理解random（）和random（*random）之间的区别，但我无法阻止自己回答最初的广告垃圾问题：

哪个更随机？

如果random（）、random（（）*random（）、random（）+random（（）、（random（+1）/2或任何其他不会导致固定结果的组合具有相同的熵源（或者在伪随机生成器的情况下具有相同的初始状态），那么答案将是它们具有相同的随机性（差异在于它们的分布）。我们可以看到的一个完美的例子是Craps游戏。你得到的数字将是随机的（1，6）+随机的（6，6），我们都知道得到7的几率最高，但这并不意味着掷两个骰子的结果比掷一个骰子的效果更随机。