在R语言中，随机数的产生主要依赖于以下几种方法：
sample函数：
用途：用于从离散的有限总体中进行有放回或不放回的抽样。示例：可以从1，2，3分别以概率0.2，0.3，0.5进行有放回抽样100次。
逆变换方法：
原理：先获取连续变量的逆变换函数，然后从均匀分布中产生一个随机数，通过该函数生成所需分布的随机数。示例：对于连续性密度函数f=2x，其累积分布函数为F=x^2，通过计算u^即可得到与X同分布的随机数。
舍选法：
原理：通过比较目标分布f与辅助分布g的值，决定是否接受一个随机数。挑战：需要找到合适的辅助分布g，这会影响接受概率和运行时间。示例：对于分布f=6x，0，可以选取g为U分布进行舍选。
变换法：
原理：通过特定的变换类型，从均匀分布生成所需分布的随机数。示例：lognormal，exponential等分布的随机数可以通过对数或指数变换从均匀分布生成。
混合变换：
用途：用于生成离散混合分布和连续混合分布的随机数。离散混合分布：其分布为某些随机变量分布的加权。连续混合分布：是某个分布族X|Y=y的加权。示例：生成随机数X的混合分布可以由Gamma分布的加权构成。
这些方法在R语言中提供了广泛的选择来生成所需的随机数，以满足不同的统计分析和模拟需求。