随机化

随机化是科学研究中将受试者随机分配到组中的一种方法。

随机化的目的是最大限度地减少对象分配到组中的系统误差（偏差）。由于随机化，除了所研究的因素之外，各组的所有特征都变得尽可能相似。

临床试验中经常使用随机化将患者分配到不同的治疗组。它还用于社会学和心理学研究。

对于随机化，使用特殊的随机数表、用于生成随机数的计算机程序或其他方法来保证对象分布的完全随机性。

在科学研究中比较各组时，随机化可以提供可靠且有效的结果。它减少了系统错误的可能性，并提高了有关所研究因素的影响的结论的可靠性。

随机化是生成随机数或其他随机变量以用于统计、工程和金融等各个领域的过程。随机化可用于对随机过程进行建模、解决优化问题、分析数据以及许多其他目的。

在统计建模中，随机化是一个重要的步骤，它允许生成独立且同分布的随机数或样本，以简化计算并提高结果的质量。例如，在工程中，随机化可用于对象和系统的设计，以确保其可靠性和安全性。随机化也广泛应用于密码学中以保护信息。

随机化在许多科学技术领域变得越来越普遍，因为它允许使用复杂的方法和算法来解决复杂的问题，而不会给计算机带来大量的常规计算负担。此外，随机方法通常比传统方法具有更好的统计特性，这使得它们在统计分析和机器学习中具有吸引力。

与随机化相关的问题之一是需要大量数据来生成具有足够代表性的样本。这可能会限制某些基于随机化的方法在某些领域的应用。为了克服这个问题，可以使用特殊的抽样方法，例如分层随机化或蒙特卡罗。

还值得一提的是旨在提高随机化过程的质量和效率的大量研究。近年来，统计和数论中随机化方案的发展取得了重大进展，使得随机数的生成和分析比传统随机数更准确、更快速。