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这之所以可行，是因为5个奇数使得正面朝上的概率恰好是5/10，表中的连续数字可模拟多次独立的抛掷。
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第三步：模拟多次重复。10个数字可模拟10次抛硬币，所以表A中的10个连续数字模拟了一组抛10次硬币的情况。在表A中选取多组10个连续数字，就可模拟多次重复抛硬币的情况。别忘了，在每次重复时，看是否出现了我们想要的结果（连续出现至少三次正面朝上或反面朝上）。
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以下是前三组的结果，选自表A第101行。我们在出现三次或更多次正面朝上或反面朝上的结果下面做了记号。
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在表A中继续选取10个连续数字，我们共选了25组。其中有23组确实出现了连续三次或更多次正面朝上或反面朝上的结果。所以，我们用比例来估计这个事件的概率为：
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当然，25组数字并不足以让我们对这个概率信心满满。既然我们知道如何做模拟，我们就可以用计算机重复进行几千次。多次模拟（或复杂的数学计算）可以算出真实概率大约是0.826。大多数人认为连续三次或多次出现正面朝上或反面朝上是不正常的，但就连我们这个次数不多的模拟也挑战了我们的直觉。连续抛硬币10次，很多时候都会出现连续三次正面朝上或反面朝上的结果。
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一旦你对模拟有了一些经验以后，就会发现整个过程中最困难的部分，通常是建立概率模型（第一步）。虽然抛硬币这个例子可能不大吸引你，例1中的模型却能解决许多概率问题，因为它是由许多独立的实验（抛硬币）构成的，每次实验都有同样的可能结果与概率。投篮10次和观察10个孩子的性别，其概率模型与例1类似，也可以用几乎一样的方法进行模拟。这个模型的假设前提是：各次实验都是彼此独立的。这个假设可以简化我们的模拟工作，因为可以用完全一样的方法模拟抛10次硬币的结果与概率。
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独立性
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如果两个随机现象其中之一的结果，并不会改变另一个结果的发生概率，就称这两个随机现象是独立的（independent）。
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独立性和概率的其他性质一样，一定要重复观察很多次才能证实。多次抛硬币，其结果应该是彼此独立的（硬币没有记忆），经过观察发现事实确实如此。但要说一个篮球运动员的先后投篮之间彼此独立，就不那么可信了，不过观察显示，它们至少十分接近彼此独立。
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第二步（分配随机数字）根据的是随机数字表的性质。以下是这个步骤的一些例子。
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例2 为模拟分配数字
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（a）从就业率为70%的一个群体中选出一个人，一个个位数代表一个人：
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0，1，2，3，4，5，6=就业者
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7，8，9=失业者
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（b）从就业率为73%的一个群体中选出一个人，一个两位数代表一个人：
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00，01，02，…72=就业者
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73，74，75，…99=失业者
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我们分配100个两位数中的73个代表“就业者”，概率为0.73。如果用01，02，…73代表“就业者”，用74，75，…99，00代表“失业者”，也是正确的。
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（c）从就业率为50%的一个群体中选出一个人，该群体中20%的人是失业者，30%的人是非就业人口。一个个位数代表一个人：
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1702637987
0，1，2，3，4=就业者
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1702637989
5，6=失业者
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1702637991
7，8，9=非就业人口