すみません、表が崩れてしまいました。それぞれの数字と確率は次のようなものだと思います。

数字　確率
0 1/3277
1 1/3277
2 1/3277
3 1/3277
4 1/3277
5 1/3277
6 1/3277
7 1/3277
8 1/3276
9 1/3276

疑似乱数であることに目をつぶるなら、
0～999までの数字を等しい確率で返す関数は作れます。
これを２回呼び出し、２回とも０だった場合が1/1,000,000でしょう。

int func() //（動作確認なし）
{
int r;
do {
r = rand();
} while (r >= 32000);
return r % 1000;
}

1/1,000,000以外の確率、特に中途半端な数字が必要なら、
i = func() * 1000 + func(); として、
i = 0 ～ 999,999 までの数字を取るので、
i >= 123,456 のときに、i を再計算することにすると
i = 0 ～ 123,455 までとなり、1 / 123,456 が得られます。

#私の感覚では疑似乱数はあてになりません。
#モンテカルロ法でどんなに頑張ったって円周率の桁は上がらないでしょう。
#以下の使い方で少しましになるようですが。

http://www.catnet.ne.jp/kouno/c_faq/c13.html#0 13.16 13.18

こんなものがあります。
http://www.math.keio.ac.jp/~matumoto/mt.html

>0～2767までの数字は2768～29999までの数字よりも、
>2倍発生しやすいような気がするのですが、そうなのでしょうか。
そうです。但し2倍ではありません。詳細は たいちうさんが示してくれたURLか、
線形合同法 というキーワードを使って 検索エンジンで調べてみて下さい。

>1/1000000の処理が必要なので、できるだけ、それに
>近い処理ができるだけでもかまわないので、何か教えていただきたいです。
if( !((rand()>>5)%1000) && !((rand()>>5)%1000) ){
// 1/10000000の処理
}
こんな感じでできるのではないでしょうか。

rand()を使わずに自前で乱数生成アルゴリズムを用意する方法もあります。
サイト検索するとゴロゴロひっかかりますよ。

たいちうさん、kazumaさん、くたくたさん、お返事ありがとうございました。
みなさんのお返事にとても驚くばかりです。たいちうさんのと、くたくたさんのは、
とてもシンプルなのでいいですね。今作っているプログラムにもすぐに取り込めそうで、
助かります。とくに、たいちうさんの後半に書いてある方法なら、任意の確率も出せるので、
とても上手に感じます。（きっと、くたくたさんのもできるのだと思うのですが、これは
きっと、シフト演算と言うものでしょうか。僕は、シフト演算はやったことがなく、
今、解読しているところです）

ですが、みなさんの書込みや、サイトを見る限りだと、やはり、randが返す擬似乱数の振る舞
いに疑問が出てきました。ちゃんとしたことをやるなら、くたくたさんが言うように、自分で
用意するか、kazumaさんのサイトのを使ってみるか、などをやらなきゃいけないように
感じます。特にkazumaさんのは、論文で扱っている分、信頼がもてそうです。

くたくたさま

> if( !((rand()>>5)%1000) && !((rand()>>5)%1000) ){
> // 1/10000000の処理
> }
> こんな感じでできるのではないでしょうか。

> // 1/10000000の処理
これは、「1/1000000の処理」の書き間違いでしょうが、

これだとおよそ1/250,000の確率になりませんか？
私の勘違いの場合は、お手数ですがご指摘下さい。

【理由】
(rand()>>5) は、0～1023までの数値を取る。
1000で割り切れるのは0と1000の２通りなので、2/1024。
(2/1024)*(2/1024)=1/262144。

ついでに実験しました。
私のやり方も気休めに過ぎないことがよくわかりました。

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <time.h>

int func()
{
int r;
do {
r = rand();
} while (r >= 32000);
return r % 1000;
}

int main()
{
__int64 n_try = 0, n_hit = 0, n_hit2 = 0;

srand((unsigned int)time(NULL));
while (1) {
n_try++;
if ( !((rand()>>5)%1000) && !((rand()>>5)%1000) )
n_hit++;
if (!func() && !func())
n_hit2++;
if (n_try % 10000 == 0)
printf(%I64d : 1/%.3lf 1/%.3lf\n, n_try,
(double)n_try / (double)n_hit,
(double)n_try / (double)n_hit2);
}

return 0;
}

>これは、「1/1000000の処理」の書き間違いでしょうが、
そうです。失礼致しました。

>これだとおよそ1/250,000の確率になりませんか？
ご指摘が無ければ、危うく素通りするところでした。ありがとうございます。

繰り返し周期の長い上位ビットを採用しようと、log2(32768)-log2(1024)ビット分
シフトしたのですが、それが試行回数減少になる事をうっかり忘れていました。

普通に !(rand()%1000) とすれば、理屈、実測値(ヒストグラムから分布状態を評価)
から 1/1000 を取得できました。

はまちさんがこれを見てくれていればいいのですが...

とんでもないです、くたくたさん、お返事ありがとうございます。

あの後、紹介されたサイトや書籍などを読むことで、だいぶ処理の意味がわかってきました。
たいちうさんの紹介されたサイトなでも書かれて合ったのですが、下位ビットはランダムさは
あまりよくないのですね。そういう意味でくたくたさんのはとても上手だと思ったのですが、
残念です。
　僕も、たいちうさんのを参考に、if (!func() && !func())の処理をやってみたのですが、
1800000回の処理でも、まだ、一回目の処理が行われないようでした。
　サイトをあっちこっち、回った感じだと、kazumaさんの紹介していた、MTがいくつか見つか
り、
このアルゴリズムのすばらしさを感じました。とりあえずは、今回は、
if (!func() && !func())の処理で行って、MTを少しずつ勉強していこうと思います。