Рандомизация — это статистический процесс, в котором случайный механизм используется для отбора выборки из популяции или распределения субъектов по разным группам. [1] [2] [3] Этот процесс имеет решающее значение для обеспечения случайного распределения экспериментальных единиц или протоколов лечения, тем самым минимизируя смещение отбора и повышая статистическую достоверность . [4] Он облегчает объективное сравнение эффектов лечения в экспериментальном дизайне , поскольку он статистически уравнивает группы путем уравновешивания как известных, так и неизвестных факторов в начале исследования. В статистических терминах он подкрепляет принцип вероятностной эквивалентности между группами, позволяя проводить непредвзятую оценку эффектов лечения и обобщать выводы, сделанные на основе данных выборки, на более широкую популяцию. [5] [6]
Рандомизация не является бессистемной; вместо этого случайный процесс представляет собой последовательность случайных величин, описывающих процесс, результаты которого не следуют детерминированному шаблону, а следуют эволюции, описанной распределениями вероятностей . Например, случайная выборка людей из популяции относится к выборке, где каждый человек имеет известную вероятность быть выбранным. Это контрастирует с невероятностной выборкой , где выбираются произвольные люди. Тест серий может использоваться 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, для обеспечения справедливости и обоснованности результатов. [8] [9] [10]
В различных контекстах рандомизация может включать
Рандомизация имеет множество применений в азартных играх , политике, статистическом анализе, искусстве , криптографии , играх и других областях.
В мире азартных игр честность и справедливость игр в значительной степени зависят от эффективной рандомизации. Этот принцип служит краеугольным камнем в азартных играх, гарантируя, что каждый игровой результат непредсказуем и не поддается манипулированию. Необходимость в передовых методах рандомизации вытекает из возможности для опытных игроков использовать слабости плохо рандомизированных систем. Высококачественная рандомизация препятствует попыткам предсказания или манипулирования, сохраняя справедливость игр. Типичным примером рандомизации в азартных играх является тасование игральных карт . Этот процесс должен быть полностью случайным, чтобы предотвратить любую предсказуемость в порядке карт. [11] Казино часто используют автоматические тасующие машины , которые усиливают случайность сверх того, чего можно достичь при ручной тасовке.
С ростом онлайн-казино цифровые генераторы случайных чисел (ГСЧ) стали играть решающую роль. Эти ГСЧ используют сложные алгоритмы для получения результатов, которые столь же непредсказуемы, как и их реальные аналоги. [12] Индустрия азартных игр вкладывает значительные средства в исследования для разработки более эффективных методов рандомизации. Чтобы гарантировать, что азартные игры являются честными и случайными, регулирующие органы тщательно проверяют и сертифицируют методы тасования и генерации случайных чисел. Этот надзор имеет жизненно важное значение для поддержания доверия к индустрии азартных игр, гарантируя, что игроки имеют равные шансы на победу.
Непредсказуемость, присущая рандомизации, также является ключевым фактором психологической привлекательности азартных игр. Острые ощущения и напряжение, создаваемые неопределенностью результатов, вносят значительный вклад в привлекательность и волнение азартных игр. [13]
Подводя итог, можно сказать, что рандомизация в азартных играх — это не просто техническая необходимость; это фундаментальный принцип, который поддерживает честность, целостность и азарт игр. По мере развития технологий развиваются и методы, гарантирующие, что эта рандомизация останется эффективной и безупречной
Концепция рандомизации в политических системах, в частности, посредством 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] Центральным в этой системе был принцип случайного выбора, рассматриваемый как краеугольный камень справедливого представительства. [14] Уникальная структура греческой демократии, которая переводится как «правление народа», была представлена в виде ротации административных ролей среди граждан, выбранных случайным образом с помощью жребия. Этот метод воспринимался как более демократичный, чем выборы, которые, как утверждали афиняне, могли привести к неравенству. Они считали, что выборы, которые часто благоприятствовали кандидатам на основе заслуг или популярности, противоречили принципу равных прав для всех граждан. Более того, случайное распределение должностей, таких как магистраты или члены жюри, служило сдерживающим фактором для подкупа голосов и коррупции, поскольку было невозможно предсказать, кто будет выбран на эти роли. [15]
В наше время концепция распределения, также известная как жеребьёвка , в первую очередь рассматривается при выборе присяжных в англосаксонских правовых системах, таких как в Великобритании и США. Однако её политические последствия простираются дальше. Были различные предложения по интеграции жеребьёвки в правительственные структуры. Идея заключается в том, что жеребьёвка может ввести новое измерение представительства и справедливости в политических системах, противодействуя проблемам, связанным с избирательной политикой. [16] Эта концепция вызвала академический интерес, и учёные изучают потенциал случайного выбора в улучшении демократического процесса, как в политических рамках, так и в организационных структурах. [17] Продолжающиеся исследования и дебаты вокруг использования жеребьёвки отражают её непреходящую актуальность и потенциал как инструмента политических инноваций и целостности.
Рандомизация является основным принципом в 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 в себя такие критические процессы, как рандомизированные контролируемые эксперименты , выборочные обследования и моделирование .
В сфере научных исследований, особенно в рамках клинических исследований , такие ограничения, как ограниченные трудовые ресурсы, материальные ресурсы, финансовая поддержка и время, требуют избирательного подхода к включению участников. [2] [4] Несмотря на широкий спектр потенциальных участников, которые соответствуют критериям включения, нецелесообразно включать каждого подходящего человека в целевую популяцию из-за этих ограничений. Поэтому репрезентативное подмножество групп лечения выбирается на основе конкретных требований исследования. [8] Метод рандомизированной выборки используется для обеспечения целостности и репрезентативности исследования. 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 популяции и снижения риска смещения отбора.
Выбранные образцы (или непрерывные неслучайно отобранные образцы) группируются с использованием методов рандомизации, так что все субъекты исследования в выборке имеют равные шансы попасть в экспериментальную группу или контрольную группу и получить соответствующее лечение. В частности, случайная группировка после стратификации субъектов исследования может сделать известные или неизвестные факторы влияния между группами в основном согласованными, тем самым повышая сопоставимость между группами. [4]
Выборка опроса использует рандомизацию, следуя критике предыдущих «репрезентативных методов» Ежи Неймана в его отчете 1922 года Международному статистическому институту . Она случайным образом отображает варианты ответов участникам опроса, что предотвращает смещение порядка, вызванное тенденцией респондентов выбирать первый вариант, когда один и тот же порядок представлен разным респондентам. [18] Чтобы преодолеть это, исследователи могут давать варианты ответов в случайном порядке, чтобы респонденты выделили некоторое время, чтобы прочитать все варианты и выбрать честный ответ. Например, рассмотрим автомобильного дилера, который хочет провести опрос обратной связи и попросить респондентов выбрать предпочитаемую ими марку автомобиля. Пользователь может создать исследование со случайными ответами, чтобы отображать различные марки автомобилей, чтобы респонденты не видели их в одном и том же порядке.
Некоторые важные методы статистического вывода используют повторную выборку из наблюдаемых данных. Несколько альтернативных версий набора данных, которые «могли бы наблюдаться», создаются путем рандомизации исходного набора данных, единственного наблюдаемого. Вариация статистики, рассчитанная для этих альтернативных наборов данных, является руководством по неопределенности статистики, оцененной из 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 ежедневная погода, эти процессы можно моделировать с помощью случайных или псевдослучайных чисел. Одно из самых известных применений рандомизации в моделировании — методы Монте-Карло . Эти методы основаны на повторной случайной выборке для получения численных результатов, как правило, для моделирования распределений вероятностей или оценки неопределенных величин в системе.
Рандомизация также позволяет тестировать модели или алгоритмы на неожиданных входных данных или сценариях. 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 вносит элементы непредсказуемости и спонтанности. Вот как она проявляется в каждой из этих творческих областей:
Впервые разработанные сюрреалистами и позднее популяризированные такими писателями, как Уильям С. Берроуз , методы автоматического письма и нарезки включают в себя случайную перестановку текста для создания новых литературных форм. Они разрушают линейные повествования, способствуя неожиданным связям и значениям. [20]
В алеаторической музыке элементы композиции оставлены на волю случая или на усмотрение исполнителя. Такие композиторы, как Джон Кейдж, использовали рандомизацию для создания музыки, в которой определенные элементы непредсказуемы, в результате чего каждое исполнение становится уникальным. Современные музыканты иногда используют компьютерные алгоритмы, которые генерируют музыку на основе случайных входных 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 произведений искусства. Этот подход подчеркивает физический акт живописи и роль случая в художественном процессе. Кроме того, современные художники часто используют алгоритмы и сгенерированную компьютером случайность для создания визуального искусства. Это может привести к сложным узорам и дизайнам, которые было бы трудно или невозможно предсказать или воспроизвести вручную.
Хотя исторически были распространены «ручные» методы рандомизации (такие как перетасовка карт, вытягивание листков бумаги из сумки, вращение рулетки ) , в настоящее время в основном используются автоматизированные методы. Поскольку и выбор случайных выборок , и случайные перестановки можно свести к простому выбору случайных чисел, в настоящее время наиболее распространены методы генерации случайных чисел , как аппаратные генераторы случайных чисел , так и генераторы псевдослучайных чисел .
Рандомизация используется в оптимизации для облегчения вычислительной нагрузки, связанной с надежными методами управления: случайным образом выбирается выборка значений параметров неопределенности, и надежность обеспечивается только для этих значений. Этот подход приобрел популярность благодаря введению строгих теорий, которые позволяют контролировать вероятностный уровень надежности, см. оптимизацию сценария .
Распространенные методы рандомизации, включая