程序化随机模型是一种 基于随机变量的数学模型，用于描述和模拟随机现象和随机过程。这些模型在经济学、统计学、物理学、生物学等多个领域有广泛应用。随机模型通过随机变量来表示模型参数、模拟对象的功能条件、状态特征以及它们之间的联系方式，从而反映系统中的不确定性和随机性。
随机模型可以分为两大类：离散型随机模型和连续型随机模型。离散型随机模型包括伯努利试验、二项分布、泊松分布等，而连续型随机模型则包括布朗运动、正态分布、指数分布等。根据研究对象的不同，随机模型还可以细分为时间序列模型、空间分布模型、面板数据模型等。
在构造随机模型时，通常需要应用相关分析法、回归分析法及其他统计方法。这些模型的基本原理包括马尔可夫原理、泊松过程、布朗运动等，这些原理为我们理解和分析随机现象提供了有力工具。
随机模型在许多实际应用中非常重要，例如在保险公司中，可以利用年龄作为变量来表示死亡概率的保险统计表，这就是一种随机模型的应用。此外，Python等编程语言提供了多个库和函数来创建和操作概率分布模型，如numpy和matplotlib库，使得随机模型的模拟和计算更加便捷。