यादृच्छिकीकरण

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रैंडमाइजेशन किसी चीज़ को यादृच्छिक बनाने की प्रक्रिया है। यादृच्छिकीकरण अव्यवस्थित नहीं है; इसके बजाय, एक स्टोकेस्टिक प्रक्रिया एक प्रक्रिया का वर्णन करने वाले यादृच्छिक चर का एक अनुक्रम है जिसके परिणाम एक नियतात्मक पैटर्न का पालन नहीं करते हैं, बल्कि संभाव्यता वितरण द्वारा वर्णित विकास का पालन करते हैं। उदाहरण के लिए, किसी जनसंख्या से व्यक्तियों का यादृच्छिक नमूना एक ऐसे नमूने को संदर्भित करता है जहां प्रत्येक व्यक्ति के नमूने लिए जाने की ज्ञात संभावना होती है। इसकी तुलना गैरसंभाव्यता नमूने से की जाएगी जहां मनमानी करने वाले व्यक्तियों का चयन किया जाता है।

विभिन्न संदर्भों में, यादृच्छिकीकरण में शामिल हो सकते हैं:

अनुप्रयोग

रैंडमाइजेशन का उपयोग सांख्यिकी और जुए में किया जाता है।

सांख्यिकी

रैंडमाइजेशन सांख्यिकीय सिद्धांत में एक मुख्य सिद्धांत है, जिसके महत्व पर चार्ल्स सैंडर्स पीयर्स|चार्ल्स एस. पीयर्स ने चार्ल्स सैंडर्स पीयर्स ग्रंथ सूची#इलस (1877-1878) और चार्ल्स सैंडर्स पीयर्स ग्रंथ सूची#एसआईएल (1883) में जोर दिया था। प्रायोगिक डिजाइन और सर्वेक्षण नमूने में यादृच्छिकीकरण-आधारित अनुमान विशेष रूप से महत्वपूर्ण है। ऑक्सफोर्ड इंग्लिश डिक्शनरी में सूचीबद्ध रैंडमाइजेशन का पहला उपयोग 1926 में रोनाल्ड फिशर द्वारा किया गया है।[1][2]


यादृच्छिक प्रयोग

प्रयोगों के डिजाइन के सांख्यिकीय सिद्धांत में, यादृच्छिकीकरण में उपचार समूहों में प्रयोगात्मक इकाइयों को यादृच्छिक असाइनमेंट शामिल होता है। उदाहरण के लिए, यदि कोई प्रयोग एक नई दवा की तुलना एक मानक दवा से करता है, तो रोगियों को यादृच्छिकीकरण का उपयोग करके या तो नई दवा या मानक दवा नियंत्रण आवंटित किया जाना चाहिए। रैंडमाइजेशन उन तथाकथित कारकों (आश्रित और स्वतंत्र चर) को बराबर करके भ्रम को कम करता है जिनका प्रयोगात्मक डिजाइन में हिसाब नहीं दिया गया है।

सर्वेक्षण नमूना

अंतर्राष्ट्रीय सांख्यिकी संस्थान को अपनी 1922 की रिपोर्ट में जॉर्ज नेमन द्वारा पिछले प्रतिनिधि तरीकों की आलोचना के बाद, सर्वेक्षण नमूनाकरण यादृच्छिककरण का उपयोग करता है।

पुनः नमूनाकरण

सांख्यिकीय अनुमान की कुछ महत्वपूर्ण विधियाँ प्रेक्षित डेटा से पुनः नमूनाकरण (सांख्यिकी) का उपयोग करती हैं। डेटा-सेट के कई वैकल्पिक संस्करण जो देखे गए होंगे, मूल डेटा-सेट के यादृच्छिकीकरण द्वारा बनाए गए हैं, केवल एक ही देखा गया है। इन वैकल्पिक डेटा-सेटों के लिए गणना की गई आंकड़ों की भिन्नता मूल डेटा से अनुमानित आंकड़ों की अनिश्चितता के लिए एक मार्गदर्शिका है।

जुआ

जुए के क्षेत्र में रैंडमाइजेशन का बड़े पैमाने पर उपयोग किया जाता है। क्योंकि खराब रैंडमाइजेशन एक कुशल जुआरी को फायदा उठाने की इजाजत दे सकता है, प्रभावी रैंडमाइजेशन के लिए काफी शोध समर्पित किया गया है। यादृच्छिकीकरण का एक उत्कृष्ट उदाहरण फेरबदल है।

तकनीक

यद्यपि ऐतिहासिक रूप से मैन्युअल रैंडमाइजेशन तकनीकें (जैसे कि कार्डों को फेरना, बैग से कागज के टुकड़े निकालना, रूलेट व्हील को घुमाना) आम थीं, आजकल स्वचालित तकनीकों का ज्यादातर उपयोग किया जाता है। चूंकि यादृच्छिक नमूनों का चयन और यादृच्छिक क्रमपरिवर्तन दोनों को केवल यादृच्छिक संख्याओं का चयन करने के लिए कम किया जा सकता है, यादृच्छिक संख्या पीढ़ी के तरीकों का अब सबसे अधिक उपयोग किया जाता है, हार्डवेयर यादृच्छिक संख्या जनरेटर और छद्म-यादृच्छिक संख्या जनरेटर दोनों।

अनुकूलन

मजबूत नियंत्रण तकनीकों से जुड़े कम्प्यूटेशनल बोझ को कम करने के लिए अनुकूलन में रैंडमाइजेशन का उपयोग किया जाता है: अनिश्चितता मापदंडों के मूल्यों का एक नमूना यादृच्छिक रूप से तैयार किया जाता है और मजबूती केवल इन मूल्यों के लिए लागू की जाती है। इस दृष्टिकोण ने कठोर सिद्धांतों की शुरूआत से लोकप्रियता हासिल की है जो किसी को मजबूती के संभाव्य स्तर पर नियंत्रण रखने की अनुमति देती है, परिदृश्य अनुकूलन देखें।

गैर-एल्गोरिदमिक यादृच्छिकीकरण विधियों में शामिल हैं:

  • येरो के डंठल की ढलाई (मैं चिंग के लिए)
  • पासा फेंकना
  • सिक्का उछालना
  • तिनके खींचना
  • फेरबदल
  • रूलेट पहिए
  • बैग से कागज के टुकड़े या गेंदें निकालना
  • लॉटरी मशीनें
  • विकिरण काउंटर का उपयोग करके परमाणु क्षय का अवलोकन करना

यह भी देखें

  • यादृच्छिक एल्गोरिदम

संदर्भ

  1. Fisher RA. The arrangement of field experiments. J Min Agri GB 1926; 33: 700-725.
  2. Oxford English Dictionary "randomization"


बाहरी संबंध

  • RQube - Generate quasi-random stimulus sequences for experimental designs
  • RandList - Randomization List Generator