Рандомизация — это статистический процесс, в котором используется случайный механизм для отбора выборки из популяции или распределения субъектов по различным группам. [1] [2] [3] Этот процесс имеет решающее значение для обеспечения случайного распределения экспериментальных единиц или протоколов лечения, тем самым сводя к минимуму систематическую ошибку отбора и повышая статистическую достоверность . [4] Это облегчает объективное сравнение эффектов лечения при планировании эксперимента , поскольку статистически уравнивает группы путем уравновешивания известных и неизвестных факторов в начале исследования. В статистическом плане он лежит в основе принципа вероятностной эквивалентности между группами, позволяя объективно оценивать эффекты лечения и обобщать выводы, сделанные на основе выборочных данных, на более широкую популяцию. [5] [6]
Рандомизация не является случайной; вместо этого случайный процесс — это последовательность случайных величин, описывающих процесс, результаты которого не следуют детерминированной схеме, а следуют эволюции, описываемой распределениями вероятностей . Например, случайная выборка лиц из совокупности относится к выборке, в которой каждый человек имеет известную вероятность попасть в выборку. Это можно было бы противопоставить невероятностной выборке , когда отбираются произвольные люди. Тест прогонов можно использовать для определения того, является ли появление набора измеренных значений случайным. [7] Рандомизация широко применяется в различных областях, особенно в научных исследованиях, статистическом анализе и распределении ресурсов, чтобы обеспечить справедливость и достоверность результатов. [8] [9] [10]
В различных контекстах рандомизация может включать
Рандомизация имеет множество применений в азартных играх , политических целях, статистическом анализе, искусстве , криптографии , играх и других областях.
В мире азартных игр честность и справедливость игр во многом зависят от эффективной рандомизации. Этот принцип служит краеугольным камнем в азартных играх, гарантируя, что результат каждой игры будет непредсказуемым и недоступным для манипулирования. Необходимость в передовых методах рандомизации проистекает из возможности опытных игроков использовать слабые места в плохо рандомизированных системах. Качественная рандомизация препятствует попыткам прогнозирования или манипуляции, сохраняя честность игр. Типичным примером рандомизации в азартных играх является перетасовка игральных карт . Этот процесс должен быть полностью случайным, чтобы предотвратить любую предсказуемость порядка карт. [11] Казино часто используют автоматические машины для перетасовки , которые повышают случайность, превосходящую возможности ручной перетасовки.
С появлением онлайн-казино решающее значение приобрели цифровые генераторы случайных чисел (ГСЧ) . Эти ГСЧ используют сложные алгоритмы для получения результатов, столь же непредсказуемых, как и их реальные аналоги. [12] Индустрия азартных игр вкладывает значительные средства в исследования по разработке более эффективных методов рандомизации. Чтобы гарантировать, что азартные игры являются честными и случайными, регулирующие органы тщательно проверяют и сертифицируют методы перетасовки и генерации случайных чисел. Этот надзор имеет жизненно важное значение для поддержания доверия к игровой индустрии и обеспечения равных шансов игроков на выигрыш.
Непредсказуемость, присущая рандомизации, также является ключевым фактором психологической привлекательности азартных игр. Острые ощущения и напряжение, создаваемые неопределенностью исхода, в значительной степени повышают привлекательность и азарт азартных игр. [13]
Подводя итог, можно сказать, что рандомизация в азартных играх — это не просто техническая необходимость; это основополагающий принцип, который поддерживает честность, честность и азарт игр. По мере развития технологий развиваются и методы, гарантирующие, что эта рандомизация останется эффективной и безупречной.
Концепция рандомизации в политических системах, особенно с помощью метода распределения или жеребьевки , имеет древние корни и современную актуальность, существенно влияя на эволюцию и практику демократии.
В пятом веке до нашей эры афинская демократия была пионером в своем подходе к обеспечению политического равенства, или изономии . [14] [15] Центральное место в этой системе занимал принцип случайного отбора, который рассматривается как краеугольный камень справедливого представительства. [14] Уникальная структура греческой демократии, что переводится как «правление народа», была проиллюстрирована чередованием административных ролей среди граждан, выбранных случайным образом по жребию. Этот метод воспринимался как более демократичный, чем выборы, которые, по мнению афинян, могли привести к неравенству. Они считали, что выборы, на которых часто отдавалось предпочтение кандидатам на основе заслуг или популярности, противоречат принципу равных прав для всех граждан. Более того, случайное распределение должностей, таких как судьи или члены присяжных, служило сдерживающим фактором для подкупа голосов и коррупции, поскольку было невозможно предсказать, кто будет выбран на эти должности. [15]
В наше время концепция распределения, также известная как жеребьевка , в первую очередь рассматривается при выборе присяжных в рамках англосаксонских правовых систем, например, в Великобритании и США. Однако его политические последствия простираются дальше. Были различные предложения по интеграции жеребьевки в государственные структуры. Идея состоит в том, что жеребьевка может привнести новое измерение представительства и справедливости в политические системы, решая проблемы, связанные с избирательной политикой. [16] Эта концепция вызвала академический интерес: ученые исследуют потенциал случайного отбора в усилении демократического процесса, как в политических рамках, так и в организационных структурах. [17] Продолжающиеся исследования и дебаты вокруг использования жеребьевки отражают ее непреходящую актуальность и потенциал как инструмента политических инноваций и честности.
Рандомизация — основной принцип статистической теории , важность которого была подчеркнута Чарльзом С. Пирсом в « Иллюстрациях логики науки » (1877–1878) и « Теории вероятного вывода » (1883). Его применение в статистических методологиях многогранно и включает такие важные процессы, как рандомизированные контролируемые эксперименты , выборочные исследования и моделирование .
В сфере научных исследований, особенно в рамках клинических исследований , такие ограничения, как ограниченность рабочей силы, материальных ресурсов, финансовой поддержки и времени, требуют избирательного подхода к включению участников. [2] [4] Несмотря на широкий спектр потенциальных участников, которые соответствуют критериям включения, из-за этих ограничений нецелесообразно включать каждого подходящего человека в целевую группу населения. Таким образом, репрезентативная подгруппа групп лечения выбирается на основе конкретных требований исследования. [8] Для обеспечения целостности и репрезентативности исследования используется метод рандомизированной выборки . Этот метод гарантирует, что все квалифицированные субъекты в целевой популяции имеют равные возможности для отбора. Такая стратегия имеет решающее значение для отражения общих характеристик целевой группы населения и снижения риска систематической ошибки отбора.
Отобранные образцы (или непрерывные неслучайные выборки) группируются с использованием методов рандомизации так, чтобы все субъекты исследования в выборке имели равные шансы попасть в экспериментальную или контрольную группу и получить соответствующее лечение. В частности, случайное группирование после стратификации субъектов исследования может сделать известные или неизвестные факторы влияния между группами в основном согласованными, тем самым повышая сопоставимость между группами. [4]
Выборка в ходе обследования использует рандомизацию, следуя критике предыдущих «репрезентативных методов» Ежи Неймана в его отчете 1922 года Международному статистическому институту . Он случайным образом отображает варианты ответов участникам опроса, что предотвращает смещение порядка, вызванное тенденцией респондентов выбирать первый вариант, когда один и тот же порядок предлагается разным респондентам. [18] Чтобы преодолеть эту проблему, исследователи могут предлагать варианты ответов в случайном порядке, чтобы респонденты выделили некоторое время на то, чтобы прочитать все варианты и выбрать честный ответ. Например, рассмотрим автомобильного дилера, который хочет провести опрос обратной связи и попросить респондентов выбрать предпочитаемую марку автомобиля. Пользователь может создать исследование со случайными ответами для отображения различных марок автомобилей, чтобы респонденты не видели их в одном и том же порядке.
Некоторые важные методы статистического вывода используют повторную выборку на основе наблюдаемых данных. Множественные альтернативные версии набора данных, которые «могли наблюдаться», создаются путем рандомизации исходного набора данных, единственного наблюдаемого. Вариация статистики, рассчитанной для этих альтернативных наборов данных, является показателем неопределенности статистики, рассчитанной на основе исходных данных.
Во многих областях науки и техники широко используется компьютерное моделирование реальных явлений. Когда на реальные явления влияют непредсказуемые процессы, такие как радиошум или повседневная погода, эти процессы можно моделировать с использованием случайных или псевдослучайных чисел. Одним из наиболее известных применений рандомизации в моделировании являются методы Монте-Карло . Эти методы основаны на повторной случайной выборке для получения числовых результатов, обычно для моделирования распределений вероятностей или для оценки неопределенных величин в системе.
Рандомизация также позволяет тестировать модели или алгоритмы на предмет неожиданных входных данных или сценариев. Это важно в таких областях, как машинное обучение и искусственный интеллект, где алгоритмы должны быть устойчивы к различным входным данным и условиям. [19]
Рандомизация играет увлекательную и часто недооцененную роль в литературе, музыке и искусстве, где она привносит элементы непредсказуемости и спонтанности. Вот как это проявляется в каждой из этих творческих областей:
Методы автоматического письма и нарезки, впервые предложенные сюрреалистами , а затем популяризированные такими писателями, как Уильям С. Берроуз , включают в себя случайное переупорядочение текста для создания новых литературных форм. Это разрушает линейные повествования, создавая неожиданные связи и значения. [20] Другой пример — «Истории «Выбери себе приключение»» . Эти истории включают рандомизацию, позволяя читателям делать выбор, который ведет к различным путям и концовкам истории, создавая уникальный и интерактивный опыт чтения.
В алеаторической музыке элементы композиции оставлены на волю случая или усмотрения исполнителя. Композиторы, такие как Джон Кейдж, использовали рандомизацию для создания музыки, в которой определенные элементы непредсказуемы, в результате чего каждое исполнение было уникальным. Современные музыканты иногда используют компьютерные алгоритмы, которые генерируют музыку на основе случайных данных. Эти композиции могут варьироваться от электронной музыки до более классических форм, где случайность играет ключевую роль в создании гармонии, мелодии или ритма.
Некоторые художники абстрактного экспрессионизма , такие как Джексон Поллок , использовали случайные методы (например, капание или разбрызгивание краски) для создания своих работ. Этот подход подчеркивает физический акт рисования и роль случайности в художественном процессе. Кроме того, современные художники часто используют алгоритмы и компьютерную случайность для создания визуального искусства. Это может привести к созданию сложных шаблонов и конструкций, которые будет трудно или невозможно предсказать или воспроизвести вручную.
Дополнительной иллюстрацией того, как случайность способствует эстетической привлекательности искусства, может служить коллектив фотографов из Чанши, известный как Howling Cactus. Используя как метод дагерротипирования , так и технику струйного переноса, они умело объединяют компоненты с различной экспозицией в одной фотографии. Из-за тонких вариаций продолжительности экспозиции и сложного сочетания различных фотографических элементов их творения уникальны и не поддаются повторению.
Хотя исторически методы «ручной» рандомизации (такие как перетасовка карт, вытягивание кусочков бумаги из мешка, вращение рулетки ) были распространены, в настоящее время в основном используются автоматизированные методы. Поскольку и выбор случайных выборок , и случайные перестановки могут быть сведены к простому выбору случайных чисел, в настоящее время наиболее часто используются методы генерации случайных чисел , как аппаратные генераторы случайных чисел , так и генераторы псевдослучайных чисел .
Рандомизация используется при оптимизации для облегчения вычислительной нагрузки, связанной с методами надежного управления: выборка значений параметров неопределенности формируется случайным образом, и устойчивость обеспечивается только для этих значений. Этот подход приобрел популярность благодаря внедрению строгих теорий, которые позволяют контролировать вероятностный уровень устойчивости (см. Оптимизация сценариев) .
Общие методы рандомизации, включая