随机化，什么叫做随机化原则是统计学方面的概念

1，什么叫做随机化原则是统计学方面的概念

不是统计学方面的概念来的

你说呢...

什么叫做随机化原则是统计学方面的概念

2，randomisationandmasking是什么意思

randomisation-and-masking随机化和屏蔽采纳

你好！randomisation-and-masking随机化和屏蔽采纳记得给问豆啊！

randomisationandmasking是什么意思

3，随机化算法有哪些应用领域

指纹识别；二值化；方向图

AAAA；（2）AABB；（3）ABAB；（4）ABBA。　　例如：长度为6字符串“POPKDK”，若删除其中的“O”，“D”两个字母，则原串变为：“PPKK”，符合条件（2）AABB。

有计算机的地方，就有随机化算法。其实说是随机，还是固定的数字的，永远挑不脱某个范围，所以不存在绝对意义上的随机化算法，只是说某些时候看起来是随机的而已。

嘿嘿我只把图标点亮谢谢

呵呵百度里又搜一下全出来·· 都差不多··

上面回答的就很正确

随机化算法有哪些应用领域

4，随机化包括分组随机和试验顺序随机这句话是对的吗

随机抽样：按照随机的原则，即保证总体中每个单位都有同等机会被抽中的原则抽取样本的方法。随机抽样又分为纯随机抽样、分层抽样、系统抽样、整群抽样、多阶段抽样等。简单随机分组（simple randomization）：可将研究对象以个人为单位用掷硬币（正、反两面分别指定为实验组和对照组）、抽签、使用随机数字表，也可采用系统随机化法，即用现成的数据（如研究对象顺序号、身份证号、病历卡号、工号、学号等）交替随机分配到实验组和对照组中去。随机分组后，当样本量较大时，每组不完全相等，一般可进行实验研究，当样本量较小时，每组内个体数量相差较大，则需要再重新随机分组，直至达到预定的均衡要求。

对的，临床试验的随机化包括分组随机和实验顺序随机，与盲法合用有助于避免因处理分配到可预测性而产生的分组不均衡性偏倚。

如果是普通的实验，如动物实验。spss或者excel都够用了，关键仅仅是产生随机数。excel里边有rand函数。spss里边也有产生随机数的。但是做人的试验，是不是要正规、高大上呢。尽管结果是一样的，但还是要规范点吧。excel做的话，大概10min搞定。

5，rand函数

公式rand()%(b-a)，是求范围随机数的计算公式，%是做求余运算，正整数对n求余的范围肯定是在0~n-1之间，也就是rand()%(b-a)的范围是0~b-a-1，然后加上a，也就是范围变成了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()不需要参数，它会返回一个从0到最大随机数的任意整数，最大随机数的大小通常是固定的一个大整数。这样，如果你要产生0~10的10个整数，可以表达为：　　int N = rand() % 11; 这样，N的值就是一个0~10的随机数，如果要产生1~10，则是这样：　　int N = 1 + rand() % 11;　　总结来说，可以表示为：　　a + rand() % n 其中的a是起始值，n是整数的范围。　　a + rand() % (b-a+1) 就表示　a～b之间的一个随机数若要0~1的小数，则可以先取得0~10的整数，然后均除以10即可得到随机到十分位的10个随机小数，若要得到随机到百分位的随机小数，则需要先得到0~100的10个整数，然后均除以100，其它情况依此类推。通常rand()产生的随机数在每次运行的时候都是与上一次相同的，这是有意这样设计的，是为了便于程序的调试。若要产生每次不同的随机数，可以使用srand( seed )函数进行随机化，随着seed的不同，就能够产生不同的随机数。如大家所说，还可以包含time.h头文件，然后使用srand(time(0))来使用当前时间使随机数发生器随机化，这样就可以保证每两次运行时可以得到不同的随机数序列(只要两次运行的间隔超过1秒)。

6，什么是随机化快排

随机快速排序算法是对快速算法的一种优化，本质没什么区别，随机快速排序的最坏情况就是和快速排序一样。　　快速排序的最坏情况基于每次划分对主元的选择。基本的快速排序选取第一个元素作为主元。这样在数组已经有序的情况下，每次划分将得到最坏的结果。一种比较常见的优化方法是随机化算法，即随机选取一个元素作为主元。这种情况下虽然最坏情况仍然是O(n^2)，但最坏情况不再依赖于输入数据，而是由于随机函数取值不佳。实际上，随机化快速排序得到理论最坏情况的可能性仅为1/(2^n)。所以随机化快速排序可以对于绝大多数输入数据达到 O(nlogn)的期望时间复杂度。一位前辈做出了一个精辟的总结：随机化快速排序可以满足一个人一辈子的人品需求。　　随机化快速排序的唯一缺点在于，一旦输入数据中有很多的相同数据，随机化的效果将直接减弱。对于极限情况，即对于n个相同的数排序，随机化快速排序的时间复杂度将毫无疑问的降低到O(n^2)。解决方法是用一种方法进行扫描，使没有交换的情况下主元保留在原位置。

普通快速排序的复杂度为t(n) = 2t(n/2) + o(n) 有:t(n) = nlogn。的确是比较快速。。但最坏情况下复杂度为o(n^2)，出现此条件的情况是n个数原来就已经按照规定要求排好序了。这样快速排序的比较次数最多。为了避免数列有序造成快速排序时间复杂度的增加，使用随机化快速排序。。

快速排序的最坏情况基于每次划分对主元的选择。基本的快速排序选取第一个元素作为主元。这样在数组已经有序的情况下，每次划分将得到最坏的结果。一种比较常见的优化方法是随机化算法，即随机选取一个元素作为主元。这种情况下虽然最坏情况仍然是O(n^2)，但最坏情况不再依赖于输入数据，而是由于随机函数取值不佳。实际上，随机化快速排序得到理论最坏情况的可能性仅为1/(2^n)。所以随机化快速排序可以对于绝大多数输入数据达到 O(nlogn)的期望时间复杂度。一位前辈做出了一个精辟的总结：随机化快速排序可以满足一个人一辈子的人品需求。　　随机化快速排序的唯一缺点在于，一旦输入数据中有很多的相同数据，随机化的效果将直接减弱。对于极限情况，即对于n个相同的数排序，随机化快速排序的时间复杂度将毫无疑问的降低到O(n^2)。解决方法是用一种方法进行扫描，使没有交换的情况下主元保留在原位置。