In diesem Kapitel werden einige Aspekte der Simulation von Zufallsvariablen beleuchtet. Dabei wird gezeigt, wie mit elementaren Mitteln aus gleichverteilten Zufallsvariablen auf \([0,1]\) wichtige vorgegebene Verteilungen erzeugt werden können. Weiter werden Grundprinzipien der Monte Carlo-Simulation eingeführt und an Beispielen erläutert. Im Fall von Markov-Ketten Monte Carlo-Methoden besteht dies im wiederholten Aufrufen einer Markov-Kette, bis diese annähernd ihre stationäre Verteilung erreicht hat. Von praktischer Relevanz ist dabei auch die Frage, wie schnell eine Markov-Kette sich ihrer stationären Verteilung annähert.