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隨機化，什么叫做隨機化原則是統(tǒng)計學(xué)方面的概念

來源：整理時間：2024-08-05 18:11:46 編輯：智能門戶手機版

1，什么叫做隨機化原則是統(tǒng)計學(xué)方面的概念

不是統(tǒng)計學(xué)方面的概念來的

你說呢...

什么叫做隨機化原則是統(tǒng)計學(xué)方面的概念

2，randomisationandmasking是什么意思

randomisation-and-masking隨機化和屏蔽采納

你好！randomisation-and-masking隨機化和屏蔽采納記得給問豆啊！

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3，隨機化算法有哪些應(yīng)用領(lǐng)域

指紋識別；二值化；方向圖

AAAA；（2）AABB；（3）ABAB；（4）ABBA。　　例如：長度為6字符串“POPKDK”，若刪除其中的“O”，“D”兩個字母，則原串變?yōu)椋骸癙PKK”，符合條件（2）AABB。

有計算機的地方，就有隨機化算法。其實說是隨機，還是固定的數(shù)字的，永遠挑不脫某個范圍，所以不存在絕對意義上的隨機化算法，只是說某些時候看起來是隨機的而已。

嘿嘿我只把圖標點亮謝謝

呵呵百度里又搜一下全出來·· 都差不多··

上面回答的就很正確

隨機化算法有哪些應(yīng)用領(lǐng)域

4，隨機化包括分組隨機和試驗順序隨機這句話是對的嗎

隨機抽樣：按照隨機的原則，即保證總體中每個單位都有同等機會被抽中的原則抽取樣本的方法。隨機抽樣又分為純隨機抽樣、分層抽樣、系統(tǒng)抽樣、整群抽樣、多階段抽樣等。簡單隨機分組（simple randomization）：可將研究對象以個人為單位用擲硬幣（正、反兩面分別指定為實驗組和對照組）、抽簽、使用隨機數(shù)字表，也可采用系統(tǒng)隨機化法，即用現(xiàn)成的數(shù)據(jù)（如研究對象順序號、身份證號、病歷卡號、工號、學(xué)號等）交替隨機分配到實驗組和對照組中去。隨機分組后，當樣本量較大時，每組不完全相等，一般可進行實驗研究，當樣本量較小時，每組內(nèi)個體數(shù)量相差較大，則需要再重新隨機分組，直至達到預(yù)定的均衡要求。

對的，臨床試驗的隨機化包括分組隨機和實驗順序隨機，與盲法合用有助于避免因處理分配到可預(yù)測性而產(chǎn)生的分組不均衡性偏倚。

如果是普通的實驗，如動物實驗。spss或者excel都夠用了，關(guān)鍵僅僅是產(chǎn)生隨機數(shù)。excel里邊有rand函數(shù)。spss里邊也有產(chǎn)生隨機數(shù)的。但是做人的試驗，是不是要正規(guī)、高大上呢。盡管結(jié)果是一樣的，但還是要規(guī)范點吧。excel做的話，大概10min搞定。

5，rand函數(shù)

公式rand()%(b-a)，是求范圍隨機數(shù)的計算公式，%是做求余運算，正整數(shù)對n求余的范圍肯定是在0~n-1之間，也就是rand()%(b-a)的范圍是0~b-a-1，然后加上a，也就是范圍變成了a~b-1。而rand()%90+10=rand()%（100-10）+10，自己算算看吧。

#include "stdio.h" #include "stdlib.h" #include"time.h"int main(void) int i; srand(time(0)); printf("ten random numbers from 0 to 99\n\n"); for(i=0; i<10; i++) printf("%d\n", rand() % 100); return 0; }

rand()的用法 rand()不需要參數(shù)，它會返回一個從0到最大隨機數(shù)的任意整數(shù)，最大隨機數(shù)的大小通常是固定的一個大整數(shù)。這樣，如果你要產(chǎn)生0~10的10個整數(shù)，可以表達為：　　int N = rand() % 11; 這樣，N的值就是一個0~10的隨機數(shù)，如果要產(chǎn)生1~10，則是這樣：　　int N = 1 + rand() % 11;　　總結(jié)來說，可以表示為：　　a + rand() % n 其中的a是起始值，n是整數(shù)的范圍。　　a + rand() % (b-a+1) 就表示　a～b之間的一個隨機數(shù)若要0~1的小數(shù)，則可以先取得0~10的整數(shù)，然后均除以10即可得到隨機到十分位的10個隨機小數(shù)，若要得到隨機到百分位的隨機小數(shù)，則需要先得到0~100的10個整數(shù)，然后均除以100，其它情況依此類推。通常rand()產(chǎn)生的隨機數(shù)在每次運行的時候都是與上一次相同的，這是有意這樣設(shè)計的，是為了便于程序的調(diào)試。若要產(chǎn)生每次不同的隨機數(shù)，可以使用srand( seed )函數(shù)進行隨機化，隨著seed的不同，就能夠產(chǎn)生不同的隨機數(shù)。如大家所說，還可以包含time.h頭文件，然后使用srand(time(0))來使用當前時間使隨機數(shù)發(fā)生器隨機化，這樣就可以保證每兩次運行時可以得到不同的隨機數(shù)序列(只要兩次運行的間隔超過1秒)。

6，什么是隨機化快排

隨機快速排序算法是對快速算法的一種優(yōu)化，本質(zhì)沒什么區(qū)別，隨機快速排序的最壞情況就是和快速排序一樣?！　】焖倥判虻淖顗那闆r基于每次劃分對主元的選擇?；镜目焖倥判蜻x取第一個元素作為主元。這樣在數(shù)組已經(jīng)有序的情況下，每次劃分將得到最壞的結(jié)果。一種比較常見的優(yōu)化方法是隨機化算法，即隨機選取一個元素作為主元。這種情況下雖然最壞情況仍然是O(n^2)，但最壞情況不再依賴于輸入數(shù)據(jù)，而是由于隨機函數(shù)取值不佳。實際上，隨機化快速排序得到理論最壞情況的可能性僅為1/(2^n)。所以隨機化快速排序可以對于絕大多數(shù)輸入數(shù)據(jù)達到 O(nlogn)的期望時間復(fù)雜度。一位前輩做出了一個精辟的總結(jié)：隨機化快速排序可以滿足一個人一輩子的人品需求?！　‰S機化快速排序的唯一缺點在于，一旦輸入數(shù)據(jù)中有很多的相同數(shù)據(jù)，隨機化的效果將直接減弱。對于極限情況，即對于n個相同的數(shù)排序，隨機化快速排序的時間復(fù)雜度將毫無疑問的降低到O(n^2)。解決方法是用一種方法進行掃描，使沒有交換的情況下主元保留在原位置。

普通快速排序的復(fù)雜度為t(n) = 2t(n/2) + o(n) 有:t(n) = nlogn。的確是比較快速。。但最壞情況下復(fù)雜度為o(n^2)，出現(xiàn)此條件的情況是n個數(shù)原來就已經(jīng)按照規(guī)定要求排好序了。這樣快速排序的比較次數(shù)最多。為了避免數(shù)列有序造成快速排序時間復(fù)雜度的增加，使用隨機化快速排序。。

快速排序的最壞情況基于每次劃分對主元的選擇?；镜目焖倥判蜻x取第一個元素作為主元。這樣在數(shù)組已經(jīng)有序的情況下，每次劃分將得到最壞的結(jié)果。一種比較常見的優(yōu)化方法是隨機化算法，即隨機選取一個元素作為主元。這種情況下雖然最壞情況仍然是O(n^2)，但最壞情況不再依賴于輸入數(shù)據(jù)，而是由于隨機函數(shù)取值不佳。實際上，隨機化快速排序得到理論最壞情況的可能性僅為1/(2^n)。所以隨機化快速排序可以對于絕大多數(shù)輸入數(shù)據(jù)達到 O(nlogn)的期望時間復(fù)雜度。一位前輩做出了一個精辟的總結(jié)：隨機化快速排序可以滿足一個人一輩子的人品需求?！　‰S機化快速排序的唯一缺點在于，一旦輸入數(shù)據(jù)中有很多的相同數(shù)據(jù)，隨機化的效果將直接減弱。對于極限情況，即對于n個相同的數(shù)排序，隨機化快速排序的時間復(fù)雜度將毫無疑問的降低到O(n^2)。解決方法是用一種方法進行掃描，使沒有交換的情況下主元保留在原位置。