我可能会做一些事情，比如设置一个“机会”，让数字被允许“出界”。在这个例子中，数字为1-100的概率为20%，否则为40-60:

$(function () { $('button').click(function () { var outOfBoundsChance = .2; var num = 0; if (Math.random() <= outOfBoundsChance) { num = getRandomInt(1, 100); } else { num = getRandomInt(40, 60); } $('#out').text(num); }); function getRandomInt(min, max) { return Math.floor(Math.random() * (max - min + 1)) + min; } }); <script src="https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/1.11.1/jquery.min.js"></script> <button>Generate</button> <div id="out"></div>

小提琴:http://jsfiddle.net/kbv39s9w/

我建议使用beta分布来生成一个0-1之间的数字，然后将其放大。它非常灵活，可以创建许多不同形状的发行版。

这里有一个快速而粗略的样本:

rbeta = function(alpha, beta) {
 var a = 0   
 for(var i = 0; i < alpha; i++)   
    a -= Math.log(Math.random())

 var b = 0   
 for(var i = 0; i < beta; i++)   
    b -= Math.log(Math.random())

  return Math.ceil(100 * a / (a+b))
}

如果你可以使用高斯函数，那就使用它。这个函数返回平均值为0和sigma 1的正态数。

95%的数字在平均+/- 2*sigma范围内。平均值= 50,sigma = 5

randomNumber = 50 + 5*gaussian()

这是3/4的加权解，40-60和1/4在这个范围之外。

function weighted() { var w = 4; // number 1 to w var r = Math.floor(Math.random() * w) + 1; if (r === 1) { // 1/w goes to outside 40-60 var n = Math.floor(Math.random() * 80) + 1; if (n >= 40 && n <= 60) n += 40; return n } // w-1/w goes to 40-60 range. return Math.floor(Math.random() * 21) + 40; } function test() { var counts = []; for (var i = 0; i < 2000; i++) { var n = weighted(); if (!counts[n]) counts[n] = 0; counts[n] ++; } var output = document.getElementById('output'); var o = ""; for (var i = 1; i <= 100; i++) { o += i + " - " + (counts[i] | 0) + "\n"; } output.innerHTML = o; } test(); <pre id="output"></pre>

几年前，我需要解决这个问题，我的解决方案比其他任何答案都要简单。

我在边界之间随机生成3个，然后取平均值。这将结果拉向中心，但完全有可能到达边缘。

你有一些很好的答案，给出了具体的解决方案;让我给你描述一下通解。问题是:

我有一个在0到1之间或多或少均匀分布的随机数源。 我希望产生一个遵循不同分布的随机数序列。

这个问题的一般解决方案是计算出所需分布的分位数函数，然后将分位数函数应用于均匀源的输出。

分位数函数是你想要的分布函数的积分的倒数。分布函数是这样的函数，曲线的一部分下面的面积等于随机选择的项目将在该部分的概率。

我在这里给出一个如何做到这一点的例子:

http://ericlippert.com/2012/02/21/generating-random-non-uniform-data/

其中的代码是c#编写的，但原则适用于任何语言;它应该很容易适应JavaScript的解决方案。