La aleatorización es el proceso de hacer algo aleatorio ; en varios contextos esto implica, por ejemplo:
- generar una permutación aleatoria de una secuencia (como cuando se barajan cartas );
- seleccionar una muestra aleatoria de una población (importante en el muestreo estadístico );
- asignación de unidades experimentales mediante asignación aleatoria a un tratamiento o condición de control;
- generar números aleatorios (ver Generación de números aleatorios ); o
- transformar un flujo de datos (como cuando se usa un codificador en telecomunicaciones ).
La aleatorización no es fortuita. En cambio, un proceso aleatorio es una secuencia de variables aleatorias que describen un proceso cuyos resultados no siguen un patrón determinista, sino que siguen una evolución descrita por distribuciones de probabilidad. Por ejemplo, una muestra aleatoria de individuos de una población se refiere a una muestra en la que cada individuo tiene una probabilidad conocida de ser muestreado. Esto se contrastaría con el muestreo no probabilístico en el que se seleccionan individuos arbitrarios .
Aplicaciones
La aleatorización se utiliza en estadísticas y juegos de azar.
Estadísticas
La aleatorización es un principio central en la teoría estadística , cuya importancia fue enfatizada por Charles S. Peirce en " Ilustraciones de la lógica de la ciencia " (1877-1878) y " Una teoría de la inferencia probable " (1883). La inferencia basada en la aleatorización es especialmente importante en el diseño experimental y en el muestreo de encuestas . El primer uso de "aleatorización" enumerado en el Oxford English Dictionary es su uso por Ronald Fisher en 1926. [1] [2]
Experimentos aleatorizados
En la teoría estadística del diseño de experimentos , la aleatorización implica la asignación aleatoria de las unidades experimentales entre los grupos de tratamiento . Por ejemplo, si un experimento compara un nuevo fármaco con un fármaco estándar, entonces los pacientes deben ser asignados al nuevo fármaco o al control de fármacos estándar mediante la aleatorización. La aleatorización reduce la confusión al igualar los llamados factores ( variables independientes ) que no se han tenido en cuenta en el diseño experimental.
Muestreo de encuestas
El muestreo de encuestas utiliza la aleatorización, siguiendo las críticas de los "métodos representativos" anteriores de Jerzy Neyman en su informe de 1922 al Instituto Internacional de Estadística .
Remuestreo
Algunos métodos importantes de inferencia estadística utilizan el remuestreo de los datos observados. Se crean múltiples versiones alternativas del conjunto de datos que "podrían haberse observado" mediante la aleatorización del conjunto de datos original, el único observado. La variación de las estadísticas calculadas para estos conjuntos de datos alternativos es una guía para la incertidumbre de las estadísticas estimadas a partir de los datos originales.
Juego
La aleatorización se utiliza ampliamente en el campo de los juegos de azar . Debido a que una mala aleatorización puede permitir que un jugador experto se beneficie, se ha dedicado mucha investigación a una aleatorización eficaz. Un ejemplo clásico de aleatorización es barajar las cartas .
Técnicas
Aunque históricamente las técnicas de aleatorización "manuales" (como barajar cartas, sacar trozos de papel de una bolsa, hacer girar una ruleta ) eran comunes, hoy en día se utilizan principalmente técnicas automatizadas. Como ambas la selección de muestras aleatorias y permutaciones aleatorias pueden reducirse a seleccionar simplemente números aleatorios, generación de números aleatorios métodos son ahora más comúnmente utilizados, tanto de hardware generadores de números aleatorios y los generadores de números pseudo-aleatorios .
Mejoramiento
La aleatorización se utiliza en la optimización para aliviar la carga computacional asociada a las técnicas de control robustas: se extrae aleatoriamente una muestra de valores de los parámetros de incertidumbre y se aplica la robustez solo para estos valores. Este enfoque ha ganado popularidad mediante la introducción de teorías rigurosas que permiten tener control sobre el nivel probabilístico de robustez, ver optimización de escenarios .
Los métodos de aleatorización no algorítmicos incluyen:
- Casting tallos de milenrama (para el I Ching )
- Tirar dados
- Lanzar una moneda
- Pajitas de dibujo
- Barajar cartas
- Ruedas de ruleta
- Sacar trozos de papel o bolas de una bolsa.
- " Máquinas de lotería "
- Observando la desintegración atómica usando un contador de radiación
Ver también
Referencias
- ^ Fisher RA. La disposición de los experimentos de campo . J Min Agri GB 1926; 33: 700-725.
- ^ Diccionario de inglés de Oxford "aleatorización"
enlaces externos
- RQube : genera secuencias de estímulos cuasialeatorios para diseños experimentales
- RandList - Generador de listas de aleatorización