En tydlig och bekväm nummergenerator online, som nyligen har blivit populär. Det blev mest utbrett under prisdragningar på sociala nätverk bland användare.
Det är också populärt i andra områden. Vi har också antingen lösenord och nummer.
Vår online slumptalsgenerator.
Vår randomizergenerator kräver inte att du laddar ner den till din personliga PC. Allt händer i online-läge för nummergenerator. Ange bara parametrar som: online nummerintervall där nummer kommer att väljas slumpmässigt. Ange också antalet nummer som kommer att väljas.
Till exempel har du en VKontakte-grupp. I gruppen vinner du 5 priser bland antalet deltagare som lägger om inlägget. Med hjälp av en speciell ansökan fick vi en deltagarlista. Var och en tilldelades sitt eget serienummer för onlinenummer.
Nu går vi till vår onlinegenerator och anger antal nummer (antal deltagare). Till exempel ställer vi in att 5 nummer behövs online, eftersom vi har 5 priser. Klicka nu på generera-knappen. Sedan får vi 5 slumpmässiga nummer online, allt från 1 till 112 inklusive. De 5 numren som genereras online kommer att motsvara serienumret på de fem deltagare som blev vinnarna av dragningen. Allt är enkelt och bekvämt.
Ett annat plus med slumptalsgeneratorn är att alla nummer online utfärdas slumpmässigt. Det vill säga att det inte går att påverka det, eller att beräkna vilket nummer som blir nästa. Vad innebär det att säga, ärligt och pålitligt, och administrationen, som ger bort priser med hjälp av vår gratisgenerator, är ärlig och anständig i tävlingsdeltagarnas person. Och om du är osäker på något beslut, då kan du använda vår
Varför är slumptalsgeneratorn bäst?
Faktum är att nummergenerator online tillgänglig på alla enheter och alltid online. Du kan helt ärligt generera vilket nummer som helst för vilken idé du har. Och använd samma sak för projektet slumptalsgenerator uppkopplad. Speciellt om du behöver utse vinnaren av ett spel eller för ett annat nummer online. Faktum är att slumptalsgenerator genererar alla tal helt slumpmässigt utan algoritmer. Det är i princip samma sak som för siffror.
Slumptalsgenerator online gratis!
Slumptalsgenerator online gratis för alla. Du behöver inte ladda ner eller köpa någon slumptalsgenerator online för dragningen. Du behöver bara gå till vår hemsida och få det slumpmässiga resultatet du behöver. Det har vi inte bara slumptalsgenerator men behövs också av många och kommer definitivt att hjälpa dig att vinna på lotteriet. En riktig slumpgenerator online för lotterier är absolut slumpmässighet. Vilket vår sida kan förse dig med.
Slumpmässigt nummer online
Om du letar efter ett slumpmässigt nummer online, så har vi skapat den här resursen just för dig. Vi förbättrar ständigt våra algoritmer. Du kommer att få den riktiga här slumptalsgenerator. Det kommer att ge alla behov som slumpgeneratorn du behöver helt kostnadsfritt och när som helst. Generera slumpmässiga siffror online med oss. Var alltid säker på att varje siffra som genereras är helt slumpmässigt.
Generator av slumptal
Vår slumptalsgenerator väljer slumpmässigt tal helt slumpmässigt. Det spelar ingen roll vilken dag eller timme du har på din dator. Detta är ett riktigt blindt val. Slumpgeneratorn blandar helt enkelt alla siffror i en slumpmässig ordning. Och sedan väljer den slumpmässigt antalet slumpmässiga nummer du anger från dem. Ibland kan siffror upprepas, vilket bevisar slumptalsgeneratorns fullständiga slumpmässighet.
Slumpmässigt på nätet
Slumpmässigt är det säkraste alternativet för oavgjort. Onlinegeneratorn är verkligen ett slumpmässigt val. Du är skyddad från all påverkan på valet av ett slumptal. Genom att filma processen för slumpmässigt urval online av vinnaren på video. Det är allt du behöver. Organisera mässdragningar online med vår onlinenummergenerator. Du får vinnare och nöjda spelare. Och vi är glada att vi kunde glädja dig med vår slumpgenerator.
Vi har en talföljd som består av praktiskt taget oberoende element som lyder en given fördelning. Som regel enhetlig fördelning.
Du kan generera slumptal i Excel på olika sätt och metoder. Låt oss bara överväga det bästa av dem.
Slumptalsfunktion i Excel
- Funktionen RAND returnerar ett slumpmässigt, enhetligt fördelat reellt tal. Det kommer att vara mindre än 1, större än eller lika med 0.
- Funktionen RANDBETWEEN returnerar ett slumpmässigt heltal.
Låt oss titta på deras användning med exempel.
Sampling av slumptal med RAND
Denna funktion kräver inga argument (RAND()).
För att generera ett slumpmässigt reellt tal i intervallet från 1 till 5, använd till exempel följande formel: =RAND()*(5-1)+1.
Det returnerade slumptalet fördelas enhetligt över intervallet.
Varje gång kalkylbladet beräknas eller värdet i någon cell i kalkylbladet ändras, returneras ett nytt slumptal. Om du vill spara den genererade populationen kan du ersätta formeln med dess värde.
- Klicka på cellen med ett slumptal.
- Välj formeln i formelfältet.
- Tryck på F9. OCH ENTER.
Låt oss kontrollera enhetligheten i fördelningen av slumptal från det första urvalet med hjälp av ett distributionshistogram.
Området för vertikala värden är frekvens. Horisontell - "fickor".
RANDBETWEEN-funktionen
Syntaxen för RANDBETWEEN-funktionen är (nedre gräns; övre gräns). Det första argumentet måste vara mindre än det andra. Annars kommer funktionen att ge ett fel. Gränserna antas vara heltal. Formeln kasserar bråkdelen.
Exempel på användning av funktionen:
Slumptal med precision 0,1 och 0,01:
Hur man gör en slumptalsgenerator i Excel
Låt oss skapa en slumptalsgenerator som genererar ett värde från ett visst område. Vi använder en formel som: =INDEX(A1:A10,INTEGER(RAND()*10)+1).
Låt oss skapa en slumptalsgenerator i intervallet 0 till 100 i steg om 10.
Du måste välja två slumpmässiga från listan med textvärden. Med RAND-funktionen jämför vi textvärden i intervallet A1:A7 med slumptal.
Låt oss använda INDEX-funktionen för att välja två slumpmässiga textvärden från den ursprungliga listan.
För att välja ett slumpmässigt värde från listan, använd följande formel: =INDEX(A1:A7,RANDMELLAN(1,COUNT(A1:A7))).
Normalfördelning slumptalsgenerator
Funktionerna RAND och RANDBETWEEN producerar slumptal med en enhetlig fördelning. Alla värden med samma sannolikhet kan hamna inom den nedre gränsen för det begärda intervallet och in i det övre. Detta resulterar i en enorm spridning från målvärdet.
En normalfördelning innebär att de flesta genererade siffror ligger nära målnumret. Låt oss justera RANDBETWEEN-formeln och skapa en datamatris med normalfördelning.
Kostnaden för produkt X är 100 rubel. Hela partiet som produceras följer en normalfördelning. En stokastisk variabel följer också en normal sannolikhetsfördelning.
Under sådana förhållanden är medelvärdet för intervallet 100 rubel. Låt oss skapa en matris och bygga en graf med normalfördelning med en standardavvikelse på 1,5 rubel.
Vi använder funktionen: =NORMINV(RAND();100;1,5).
Excel beräknade vilka värden som låg inom sannolikhetsintervallet. Eftersom sannolikheten för att producera en produkt med en kostnad på 100 rubel är maximal, visar formeln värden nära 100 oftare än andra.
Låt oss gå vidare till att rita grafen. Först måste du skapa en tabell med kategorier. För att göra detta delar vi upp arrayen i perioder:
Baserat på erhållen data kan vi generera ett diagram med normalfördelning. Värdeaxeln är antalet variabler i intervallet, kategoriaxeln är perioder.
Observera att densitetskurvan för slumptalsfördelningen helst skulle se ut som visas i fig. 22.3. Det vill säga, idealiskt sett innehåller varje intervall samma antal punkter: N i = N/k , Var N totalt antal poäng, k antal intervaller, i= 1, , k .
genereras teoretiskt av en idealisk generator
Man bör komma ihåg att generering av ett godtyckligt slumptal består av två steg:
- generering av ett normaliserat slumptal (det vill säga enhetligt fördelat från 0 till 1);
- normaliserad slumptalskonvertering r i till slumpmässiga siffror x i, som distribueras enligt den (godtyckliga) distributionslag som krävs av användaren eller i det intervall som krävs.
Slumptalsgeneratorer enligt metoden för att erhålla tal är indelade i:
- fysisk;
- tabellform;
- algoritmisk.
Fysisk RNG
Ett exempel på en fysisk RNG kan vara: ett mynt ("huvuden" 1, "svansar" 0); tärningar; en trumma med en pil uppdelad i sektorer med siffror; hårdvarubrusgenerator (HS), som använder en bullrig termisk enhet, till exempel en transistor (Fig. 22.422.5).
| Uppgift "Generera slumptal med ett mynt" | |
|
Generera ett slumpmässigt tresiffrigt tal, jämnt fördelat i intervallet från 0 till 1, med hjälp av ett mynt. Precision med tre decimaler. |
|
Det första sättet att lösa problemet
Rita ett intervall från 0 till 1. Läs siffrorna i följd från vänster till höger, dela intervallet på mitten och välj varje gång en av delarna av nästa intervall (om du får en 0, så den vänstra, om du får en 1, sedan den högra). Således kan du komma till vilken punkt som helst i intervallet, så exakt du vill. Så, 1 : intervallet delas i hälften och , den högra halvan är vald, intervallet minskas: . Nästa nummer 0 : intervallet delas i hälften och , den vänstra halvan är vald, intervallet minskas: . Nästa nummer 0 : intervallet delas i hälften och , den vänstra halvan är vald, intervallet minskas: . Nästa nummer 1 : intervallet delas i hälften och , den högra halvan är vald, intervallet minskas: . Enligt problemets noggrannhet har en lösning hittats: det är valfritt tal från intervallet, till exempel 0,625. I princip, om vi tar ett strikt tillvägagångssätt, måste uppdelningen av intervallen fortsätta tills vänster och höger gränser för det hittade intervallet SAMMANFALLAR med en noggrannhet på den tredje decimalen. Det vill säga, ur noggrannhetssynpunkt kommer det genererade numret inte längre att kunna särskiljas från vilket nummer som helst från det intervall i vilket det är beläget.
Det andra sättet att lösa problemet
|
RNG i tabellform
Tabellformiga RNG:er använder speciellt kompilerade tabeller som innehåller verifierade okorrelerade, det vill säga på inget sätt beroende av varandra, siffror som en källa till slumptal. I tabell Figur 22.1 visar ett litet fragment av en sådan tabell. Genom att gå igenom tabellen från vänster till höger uppifrån och ned kan du få slumptal jämnt fördelade från 0 till 1 med det antal decimaler som krävs (i vårt exempel använder vi tre decimaler för varje nummer). Eftersom siffrorna i tabellen inte är beroende av varandra kan tabellen passeras på olika sätt, till exempel uppifrån och ned, eller från höger till vänster, eller säg att du kan välja nummer som är i jämna positioner.
| Tabell 22.1. Slumpmässiga siffror. Jämnt slumptal fördelade från 0 till 1 |
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Slumpmässiga siffror | Jämnt fördelat 0 till 1 slumptal |
|||||||
| 9 | 2 | 9 | 2 | 0 | 4 | 2 | 6 | 0.929 |
| 9 | 5 | 7 | 3 | 4 | 9 | 0 | 3 | 0.204 |
| 5 | 9 | 1 | 6 | 6 | 5 | 7 | 6 | 0.269 |
Fördelen med denna metod är att den ger verkligt slumpmässiga tal, eftersom tabellen innehåller verifierade okorrelerade tal. Nackdelar med metoden: att lagra ett stort antal siffror kräver mycket minne; Det finns stora svårigheter med att generera och kontrollera denna typ av tabeller när du använder en tabell, garanterar inte längre slumpmässigheten i den numeriska sekvensen och därför tillförlitligheten av resultatet.
Det finns en tabell som innehåller 500 absolut slumpmässiga verifierade siffror (tagen från boken av I. G. Venetsky, V. I. Venetskaya "Grundläggande matematiska och statistiska begrepp och formler i ekonomisk analys").
Algoritmisk RNG
Siffrorna som genereras av dessa RNG är alltid pseudoslumpmässiga (eller kvasi-slumpmässiga), det vill säga varje efterföljande nummer som genereras beror på det föregående:
r i + 1 = f(r i) .
Sekvenser som består av sådana tal bildar loopar, det vill säga det finns nödvändigtvis en cykel som upprepas ett oändligt antal gånger. Upprepade cykler kallas perioder.
Fördelen med dessa RNG är deras hastighet; generatorer kräver praktiskt taget inga minnesresurser och är kompakta. Nackdelar: talen kan inte helt kallas slumpmässiga, eftersom det finns ett beroende mellan dem, liksom närvaron av perioder i sekvensen av kvasi-slumpmässiga tal.
Låt oss överväga flera algoritmiska metoder för att erhålla RNG:
- metod för medianrutor;
- metod för mellanprodukter;
- omrörningsmetod;
- linjär kongruent metod.
Midsquare metod
Det finns ett fyrsiffrigt nummer R 0 . Denna siffra kvadreras och skrivs in R 1 . Nästa från R 1 tar det mellersta (fyra mellersta siffrorna) nya slumptal och skriver in det R 0 . Därefter upprepas proceduren (se bild 22.6). Observera att du faktiskt inte behöver ta som ett slumptal ghij, A 0.ghij med en nolla och en decimalkomma skrivna till vänster. Detta faktum återspeglas som i fig. 22.6 och i efterföljande liknande figurer.
 |
Nackdelar med metoden: 1) om vid någon iteration numret R 0 blir lika med noll, då degenererar generatorn, så det korrekta valet av initialvärde är viktigt R 0 ; 2) generatorn kommer att upprepa sekvensen igenom M n steg (i bästa fall), var n nummersiffra R 0 , M basen i talsystemet.
Till exempel i fig. 22,6: om numret R 0 kommer att representeras i det binära talsystemet, sedan kommer sekvensen av pseudoslumptal att upprepas i 2 4 = 16 steg. Observera att upprepningen av sekvensen kan ske tidigare om startnumret är dåligt valt.
Metoden som beskrivs ovan föreslogs av John von Neumann och går tillbaka till 1946. Eftersom denna metod visade sig vara opålitlig, övergavs den snabbt.
Mellanproduktsmetod
siffra R 0 multiplicerat med R 1, från det erhållna resultatet R 2 mitten extraheras R 2 * (detta är ett annat slumptal) och multiplicerat med R 1 . Alla efterföljande slumptal beräknas med detta schema (se fig. 22.7).
 |
Omrörningsmetod
Blandningsmetoden använder operationer för att cykliskt flytta innehållet i en cell åt vänster och höger. Tanken med metoden är följande. Låt cellen lagra det initiala numret R 0 . Genom att cykliskt flytta innehållet i cellen åt vänster med 1/4 av celllängden får vi ett nytt nummer R 0 * . På samma sätt, cykla innehållet i cellen R 0 till höger med 1/4 av celllängden får vi det andra talet R 0**. Summan av siffror R 0* och R 0** ger ett nytt slumptal R 1 . Ytterligare R 1 är inskrivet R 0, och hela operationssekvensen upprepas (se fig. 22.8).
 |
Observera att antalet som härrör från summeringen R 0* och R 0 ** , kanske inte passar helt i cellen R 1 . I detta fall måste de extra siffrorna kasseras från det resulterande numret. Låt oss förklara detta i fig. 22.8, där alla celler representeras av åtta binära siffror. Låta R 0 * = 10010001 2 = 145 10 , R 0 ** = 10100001 2 = 161 10 , Då R 0 * + R 0 ** = 100110010 2 = 306 10 . Som du kan se upptar talet 306 9 siffror (i det binära talsystemet), och cellen R 1 (samma som R 0) kan innehålla maximalt 8 bitar. Därför innan du anger värdet i R 1, är det nödvändigt att ta bort en "extra", bit längst till vänster från siffran 306, vilket resulterar i R 1 går inte längre till 306, utan till 00110010 2 = 50 10 . Observera också att i språk som Pascal, "trimning" av extra bitar när en cell svämmar över utförs automatiskt i enlighet med den specificerade typen av variabel.
Linjär kongruent metod
Den linjära kongruenta metoden är en av de enklaste och mest använda procedurerna som för närvarande simulerar slumptal. Denna metod använder mod( x, y) , som returnerar resten när det första argumentet divideras med det andra. Varje efterföljande slumptal beräknas baserat på föregående slumptal med hjälp av följande formel:
r i+ 1 = mod( k · r i + b, M) .
Sekvensen av slumptal som erhålls med denna formel kallas linjär kongruent sekvens. Många författare kallar en linjär kongruent sekvens när b = 0 multiplikativ kongruent metod, och när b ≠ 0 blandad kongruent metod.
För en högkvalitativ generator är det nödvändigt att välja lämpliga koefficienter. Det är nödvändigt att antalet M var ganska stor, eftersom perioden inte kan ha fler M element. Å andra sidan är uppdelningen som används i denna metod en ganska långsam operation, så för en binär dator skulle det logiska valet vara M = 2 N, eftersom att hitta resten av divisionen i detta fall reduceras inuti datorn till den binära logiska operationen "AND". Att välja det största primtalet är också vanligt M, mindre än 2 N: i den specialiserade litteraturen är det bevisat att i detta fall de låga siffrorna i det resulterande slumptalet r i+ 1 beter sig lika slumpmässigt som de äldre, vilket har en positiv effekt på hela sekvensen av slumptal som helhet. Som ett exempel, en av Mersenne-nummer, lika med 2 31 1, och därmed, M= 2 31 1 .
Ett av kraven för linjära kongruenta sekvenser är att periodlängden är så lång som möjligt. Periodens längd beror på värdena M , k Och b. Teoremet vi presenterar nedan låter oss avgöra om det är möjligt att uppnå en period med maximal längd för specifika värden M , k Och b .
Sats. Linjär kongruent sekvens definierad av siffror M , k , b Och r 0, har en längdperiod M om och endast om:
- tal b Och M relativt enkelt;
- k 1 gånger sid för varje primtal sid, som är en divisor M ;
- k 1 är en multipel av 4, if M multipel av 4.
Låt oss slutligen avsluta med ett par exempel på hur man använder den linjära kongruenta metoden för att generera slumptal.
Det fastställdes att en serie pseudoslumptal genererade baserat på data från exempel 1 skulle upprepas varje M/4 nummer. siffra q sätts godtyckligt före start av beräkningar, dock bör man komma ihåg att serien ger intryck av att vara slumpmässig i stort k(och därför q). Resultatet kan förbättras något om b udda och k= 1 + 4 · q i detta fall kommer raden att upprepas varje M tal. Efter ett långt letande k forskarna bestämde sig för värden på 69069 och 71365.
En slumptalsgenerator som använder data från exempel 2 kommer att producera slumpmässiga, icke-repeterande tal med en period på 7 miljoner.
Den multiplikativa metoden för att generera pseudoslumptal föreslogs av D. H. Lehmer 1949.
Kontrollera kvaliteten på generatorn
Kvaliteten på hela systemet och noggrannheten i resultaten beror på kvaliteten på RNG. Därför måste den slumpmässiga sekvensen som genereras av RNG:n uppfylla ett antal kriterier.
De kontroller som utförs är av två typer:
- kontroller för enhetlig distribution;
- tester för statistiskt oberoende.
Kontrollerar enhetlighet i distributionen
1) RNG bör producera nära följande värden av statistiska parametrar som är karakteristiska för en enhetlig slumpmässig lag:
2) Frekvenstest
Ett frekvenstest låter dig ta reda på hur många nummer som faller inom ett intervall (m r σ r ; m r + σ r) det vill säga (0,5 0,2887; 0,5 + 0,2887) eller slutligen (0,2113; 0,7887). Eftersom 0,7887 0,2113 = 0,5774 drar vi slutsatsen att i en bra RNG bör cirka 57,7 % av alla slumptal som dras falla in i detta intervall (se fig. 22.9).
vid kontroll av det för frekvenstest
Det är också nödvändigt att ta hänsyn till att antalet siffror som faller in i intervallet (0; 0,5) bör vara ungefär lika med antalet siffror som faller in i intervallet (0,5; 1).
3) Chi-kvadrattest
Chi-kvadrattestet (χ 2-testet) är ett av de mest välkända statistiska testerna; det är den huvudsakliga metoden som används i kombination med andra kriterier. Chi-kvadrattestet föreslogs 1900 av Karl Pearson. Hans anmärkningsvärda arbete anses vara grunden för modern matematisk statistik.
För vårt fall kommer vi att kontrollera med chi-kvadratkriteriet att ta reda på hur mycket verklig RNG ligger nära RNG-riktmärket, det vill säga om den uppfyller kravet på enhetlig distribution eller inte.
Frekvensdiagram referens RNG visas i fig. 22.10. Eftersom distributionslagen för referens-RNG är enhetlig, är den (teoretiska) sannolikheten sid i få in siffror i intervall (totalt av dessa intervall k) är lika med sid i = 1/k . Och därmed i var och en av k intervaller kommer att slå slät Förbi sid i · N tal ( N totalt antal genererade nummer).
En riktig RNG kommer att producera siffror fördelade (och inte nödvändigtvis jämnt!) över k intervaller och varje intervall kommer att innehålla n i siffror (totalt n 1 + n 2 ++ n k = N ). Hur kan vi avgöra hur bra den RNG som testas är och hur nära den är referensen? Det är ganska logiskt att överväga skillnaderna i kvadrat mellan det resulterande antalet tal n i och "referens" sid i · N . Låt oss lägga ihop dem och resultatet är:
χ 2 exp. = ( n 1 sid 1 · N) 2 + (n 2 sid 2 · N) 2 + + ( n k sid k · N) 2 .
Av denna formel följer att ju mindre skillnaden är i var och en av termerna (och därför ju mindre värdet på χ 2 exp.), desto starkare fördelar lagen för slumptal som genereras av en verklig RNG tenderar att vara enhetlig.
I det föregående uttrycket tilldelas var och en av termerna samma vikt (lika med 1), vilket i själva verket kanske inte är sant; därför, för chi-kvadratstatistik, är det nödvändigt att normalisera var och en i termin, dividerat med sid i · N :
Låt oss slutligen skriva det resulterande uttrycket mer kompakt och förenkla det:
Vi erhöll chi-kvadrattestvärdet för experimentell data.
I tabell 22.2 ges teoretisk chi-kvadratvärden (χ 2 teoretiska), där ν = N 1 är antalet frihetsgrader, sid detta är en användarspecificerad konfidensnivå som indikerar hur mycket RNG ska uppfylla kraven för en enhetlig distribution, eller sid är sannolikheten att experimentvärdet för χ 2 exp. kommer att vara mindre än den tabellerade (teoretiska) χ 2-teorin. eller lika med den.
| Tabell 22.2. Några procentenheter av χ 2-fördelningen |
|||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| p = 1 % | p = 5 % | p = 25 % | p = 50 % | p = 75 % | p = 95 % | p = 99 % | |
| ν = 1 | 0.00016 | 0.00393 | 0.1015 | 0.4549 | 1.323 | 3.841 | 6.635 |
| ν = 2 | 0.02010 | 0.1026 | 0.5754 | 1.386 | 2.773 | 5.991 | 9.210 |
| ν = 3 | 0.1148 | 0.3518 | 1.213 | 2.366 | 4.108 | 7.815 | 11.34 |
| ν = 4 | 0.2971 | 0.7107 | 1.923 | 3.357 | 5.385 | 9.488 | 13.28 |
| ν = 5 | 0.5543 | 1.1455 | 2.675 | 4.351 | 6.626 | 11.07 | 15.09 |
| ν = 6 | 0.8721 | 1.635 | 3.455 | 5.348 | 7.841 | 12.59 | 16.81 |
| ν = 7 | 1.239 | 2.167 | 4.255 | 6.346 | 9.037 | 14.07 | 18.48 |
| ν = 8 | 1.646 | 2.733 | 5.071 | 7.344 | 10.22 | 15.51 | 20.09 |
| ν = 9 | 2.088 | 3.325 | 5.899 | 8.343 | 11.39 | 16.92 | 21.67 |
| ν = 10 | 2.558 | 3.940 | 6.737 | 9.342 | 12.55 | 18.31 | 23.21 |
| ν = 11 | 3.053 | 4.575 | 7.584 | 10.34 | 13.70 | 19.68 | 24.72 |
| ν = 12 | 3.571 | 5.226 | 8.438 | 11.34 | 14.85 | 21.03 | 26.22 |
| ν = 15 | 5.229 | 7.261 | 11.04 | 14.34 | 18.25 | 25.00 | 30.58 |
| ν = 20 | 8.260 | 10.85 | 15.45 | 19.34 | 23.83 | 31.41 | 37.57 |
| ν = 30 | 14.95 | 18.49 | 24.48 | 29.34 | 34.80 | 43.77 | 50.89 |
| ν = 50 | 29.71 | 34.76 | 42.94 | 49.33 | 56.33 | 67.50 | 76.15 |
| ν > 30 | ν + sqrt(2 ν ) · x sid+ 2/3 · x 2 sid 2/3 + O(1/sqrt( ν )) | ||||||
| x sid = | 2,33 | 1,64 | 0,674 | 0.00 | 0.674 | 1.64 | 2.33 |
Anses acceptabelt sid från 10 % till 90 %.
Om χ 2 exp. mycket mer än χ 2 teorin. (det är sidär stor), sedan generatorn inte tillfredsställer kravet på enhetlig fördelning, eftersom de observerade värdena n i gå för långt ifrån teoretiskt sid i · N och kan inte betraktas som slumpmässigt. Med andra ord etableras ett så stort konfidensintervall att begränsningarna på siffrorna blir mycket lösa, kraven på siffrorna blir svaga. I detta fall kommer ett mycket stort absolut fel att observeras.
Även D. Knuth noterade i sin bok "Konsten att programmera" att ha χ 2 exp. I allmänhet är det inte bra för små heller, även om detta vid första anblicken verkar underbart ur enhetlighetssynpunkt. Ta faktiskt en serie siffror 0,1, 0,2, 0,3, 0,4, 0,5, 0,6, 0,7, 0,8, 0,9, 0,1, 0,2, 0,3, 0,4, 0,5, 0,6, de är idealiska ur enhetlighetssynpunkt, och χ 2 exp. kommer att vara praktiskt taget noll, men det är osannolikt att du känner igen dem som slumpmässiga.
Om χ 2 exp. mycket mindre än χ 2 teorin. (det är sid liten), sedan generatorn inte tillfredsställer kravet på en slumpmässig enhetlig fördelning, eftersom de observerade värdena n i för nära teoretiskt sid i · N och kan inte betraktas som slumpmässigt.
Men om χ 2 exp. ligger i ett visst område mellan två värden på χ 2 teor. , som motsvarar t.ex. sid= 25 % och sid= 50%, då kan vi anta att värdena för slumptal som genereras av sensorn är helt slumpmässiga.
Dessutom bör man komma ihåg att alla värderingar sid i · N måste vara tillräckligt stor, till exempel fler än 5 (fått empiriskt). Först då (med ett tillräckligt stort statistiskt urval) kan de experimentella förhållandena anses vara tillfredsställande.
Så verifieringsproceduren är som följer.
Tester för statistiskt oberoende
1) Kontrollera frekvensen av förekomst av nummer i sekvensen
Låt oss titta på ett exempel. Det slumpmässiga talet 0,2463389991 består av siffrorna 2463389991, och talet 0,5467766618 består av siffrorna 5467766618. När vi kopplar samman siffersekvenserna har vi: 246338997664168.
Det är tydligt att den teoretiska sannolikheten sid i förlust i Den:e siffran (från 0 till 9) är lika med 0,1.
2) Kontrollera utseendet på serier med identiska nummer
Låt oss beteckna med n L antal serier av identiska siffror i en längdrad L. Allt måste kontrolleras L från 1 till m, Var m detta är ett användarspecificerat nummer: det maximala antalet identiska siffror i en serie.
I exemplet "24633899915467766618" hittades 2 serier av längden 2 (33 och 77), dvs. n 2 = 2 och 2 serier av längd 3 (999 och 666), dvs n 3 = 2 .
Sannolikheten för förekomsten av en serie av längd Lär lika med: sid L= 9 10 L (teoretisk). Det vill säga, sannolikheten för förekomsten av en serie ett tecken lång är lika med: sid 1 = 0,9 (teoretiskt). Sannolikheten för att en serie med två karaktärer dyker upp är: sid 2 = 0,09 (teoretiskt). Sannolikheten för att en serie med tre karaktärer dyker upp är: sid 3 = 0,009 (teoretiskt).
Till exempel är sannolikheten för förekomsten av en serie ett tecken lång sid L= 0,9, eftersom det bara kan finnas en symbol av 10, och det finns 9 symboler totalt (noll räknas inte). Och sannolikheten för att två identiska symboler "XX" kommer att dyka upp i en rad är 0,1 · 0,1 · 9, det vill säga sannolikheten för 0,1 att symbolen "X" kommer att dyka upp i den första positionen multipliceras med sannolikheten för 0,1 att samma symbol kommer att visas i den andra positionen "X" och multiplicerat med antalet sådana kombinationer 9.
Frekvensen av förekomst av serier beräknas med hjälp av chi-kvadratformeln som vi tidigare diskuterat med hjälp av värdena sid L .
Obs: Generatorn kan testas flera gånger, men testerna är inte kompletta och garanterar inte att generatorn producerar slumptal. Till exempel kommer en generator som producerar sekvensen 12345678912345 att anses vara idealisk under tester, vilket uppenbarligen inte är helt sant.
Avslutningsvis noterar vi att det tredje kapitlet i Donald E. Knuths bok Konsten att programmera (volym 2) helt och hållet ägnas åt studiet av slumptal. Den undersöker olika metoder för att generera slumptal, statistiska test av slumpmässighet och omvandling av enhetligt fördelade slumptal till andra typer av slumpvariabler. Mer än tvåhundra sidor ägnas åt presentationen av detta material.
Hälsningar, kära läsare! I den här artikeln vill jag prata med dig om den populära sajten random.org, med vilken du kan välja en slumpmässig vinnare i vilken tävling som helst. Det spelar ingen roll för vilken plattform du väljer vinnaren av tävlingen: Vkontakte, Twitter, Facebook, blogg eller hemsida - det viktigaste är att du har en färdig lista med deltagare, eftersom random.org bara är en slumptalsgenerator och det är inte kapabelt att välja deltagare enligt ett givet kriterium.
Vi utser en vinnare på Facebook
Jag gillar inte långa historier, så jag kommer direkt till saken :)) Om du vill utse vinnaren av en tävling som hålls på en Facebook-sida är allt väldigt enkelt. Det finns några bra webbplatser som låter dig enkelt och enkelt exportera alla gilla-markeringar och kommentarer från alla inlägg du väljer i CSV-format. Du kan sedan köra dessa listor genom random.org-nummergeneratorn och på så sätt välja en slumpmässig vinnare.
Notera: Eftersom reposter, som ett villkor för deltagande i tävlingar på Facebook, är strängt förbjudna enligt reglerna, finns det inga tjänster som automatiskt beräknar dem åt dig. Generellt sett råder jag inte att bryta mot reglerna på Facebook, eftersom ett livslångt förbud mot en sida är ett ganska dyrt pris som du gud förbjude får betala för sådana överträdelser.
Vi utser en vinnare på VKontakte
Med tiden har jag sammanställt en ganska omfattande lista över applikationer och webbplatser som kan användas för att utse vinnaren bland sociala användare. VKontakte nätverk. För enkelhetens skull har jag flyttat listan till en separat artikel.
Hur man väljer en slumpmässig vinnare med hjälp av random.org
Vi har sorterat ut deltagarlistorna, så låt oss återgå till ämnet random.org. Det finns två typer av tjänster på webbplatsen: betalda och gratis. Skillnaden är att om du väljer en vinnare med en betalmetod, lagrar random.org alla resultat, vilket skapar ett slags officiellt urvalsprotokoll. Ser. Om din publik litar på dig till 100 % och det inte finns något behov av att bevisa att dragningen genomfördes korrekt, kan du säkert använda den kostnadsfria tjänsten och helt enkelt visa alla deltagare en skärmdump med resultatet av dragningen. Om det finns ett behov av officiell bekräftelse av provtagningen, kommer jag nedan att berätta hur du väljer en vinnare med en betald metod.
Gratisprov
Så om din publik litar på dig, behöver du inte betala för provtagning. I den här videon lär du dig hur du väljer en slumpmässig vinnare på två gratis sätt:
- Använda en slumptalsgenerator;
- Använda en listrandomizer.
Betald provtagning
Om du kör en tävling med ett stort antal deltagare eller stora priser, kommer du sannolikt att vara mer intresserad av en officiell dragning som behåller resultatet av dragningen.
Priser
Samplingspriset på random.org beror på antalet deltagare. Om du inte har fler än 500 personer på din lista, kommer ett sådant prov att kosta dig väldigt lite - $4,95. 1000 deltagare kommer att kosta lite mer - $8,95. Jag kommer inte att lista alla priser här, speciellt eftersom de finns på hemsidan. Random.orgs pris per prov med ett litet antal deltagare är något lägre än konkurrenterna, som Random Picker. Men om du har fler än 3 000 deltagare, så råder jag dig att använda webbplatsen, eftersom den har ett fast pris per projekt - $25 (ju fler projekt, desto billigare). Dessutom har sidan översatts till ryska, vilket utan tvekan är ett stort plus.
Om du inte har några problem med det engelska språket och du kan registrera dig på sidan utan problem, hoppa över det här avsnittet. Jag har fått många frågor om att registrera mig på random.org, så jag ska berätta hur du gör.
Steg 1. Klicka på Logga in i det övre högra hörnet och i fönstret som öppnas klicka på registrera.
Steg 2. Ange registreringsinformationen enligt bilden nedan. Observera att namnet du anger i andra stycket kommer att anges i provtagningsprotokollet, så välj antingen ditt namn eller namnet på ditt företag, din sida eller webbplats. Klicka på knappen Fortsätt.
Steg 3. Därefter måste du välja hur mycket du ska betala för provet. Om du har färre än 500 deltagare, välj sedan den andra raden med ett pris på $4,95 - detta är minimibeloppet för registrering. Det vill säga, om du bara vill registrera dig på webbplatsen utan att betala (första raden), kommer du inte att lyckas. Jag vet inte varför de ens gjorde det här alternativet.
Därefter, om du har cirka 5 000 deltagare eller vill hålla flera lotterier med färre deltagare, välj sedan den tredje raden med ett pris på $34,95. Samma sak med den fjärde raden - $249,95 för 100 000 deltagare eller n antal små prover.
De mest effektiva alternativen som erbjuds av random.org är det andra med $4,95 eller det sista, där du väljer hur mycket pengar du vill sätta in. Glöm inte att använda priskalkylatorn, länken som jag angav ovan.
Steg 4. Detta steg är inte alls intressant för oss. random.org frågar om du vill prenumerera på tilläggstjänsten "Customizable Random Number Generator". Du behöver den inte för att hålla tävlingar, så välj den första raden.
Steg 5. Tja, det sista steget är kontobekräftelse. Var särskilt uppmärksam på att du har angett rätt e-postadress. adress, eftersom du kommer att få ett lösenord för att logga in på ditt konto.
Om betalningsinformation och e-postadress. e-postmeddelanden skrivs in korrekt, markera sedan rutan för att bekräfta att du godkänner allt och klicka på knappen Betala med PayPal. Du kommer att omdirigeras till PayPal-sidan för att betala. Så snart pengarna kommer in på ditt random.org-konto kommer ditt konto att skapas.
Det är allt! Registreringen är klar!
Officiell vinnarval på random.org
I det här avsnittet kommer vi att titta närmare på hur man avgör vinnaren på random.org. Till exempel kommer jag att använda skärmdumpar från random.org.
Steg 1. Logga in på ditt konto.
Steg 2. Ett fönster öppnas, som i figuren, med information om alla tidigare prover (om det fanns några, förstås). Klicka på knappen "Välj en ny vinnare".
Steg 3. I ett nytt fönster anger du namnet på tävlingen eller en kort beskrivning av den.
- Resultaten kommer endast att vara synliga för tävlingsdeltagare: För att kontrollera om en deltagare fanns med i listan måste han ange en identifierare, det vill säga den information som du använde i listorna, till exempel namn, e-postadresser. mail, UID och så vidare. Deltagaren kommer endast att kunna se allmän information om dragningen: namn, totalt antal deltagare, men kommer inte att kunna se hela listan. .
- Stängt urval: provresultaten och deltagarlistan är endast tillgängliga för dig.
- Öppna urval: provresultaten och deltagarlistan kommer att vara synliga för alla som följer protokolllänken. .
- Testprov.
Steg 4. Välj sedan metoden för att komma in i deltagarlistan. Allt verkar vara klart här. Jag kommer bara att notera att om du väljer metoden för att ladda ner en fil, måste listan vara i txt-textformat. För båda metoderna måste varje enskild deltagare anges på en separat rad, det vill säga ingen lista separerad med kommatecken eller avgränsad med mellanslag.
Om du har ett mycket stort antal deltagare kan det ta längre tid att ladda ner och bearbeta filen.
Steg 5. Du behöver inte göra något i detta steg, eftersom random.org kommer att göra allt själv. Poängen med detta steg är att kontrollera din lista efter dubbletter och tomma fält. Om fälten markerade med gult i figuren är gröna, så hittade jag inga problem med listan random.org. Om din lista innehåller dubbletter eller tomma fält måste du gå tillbaka, korrigera dessa problem och ladda upp deltagarlistan igen. Om du är okej med listan, gå sedan vidare genom att klicka på Fortsätt.
Steg 7 Därefter går vi vidare till provbekräftelsesteget. Var mycket noga med att all information skrivs in korrekt, eftersom det i detta skede fortfarande finns en chans att gå tillbaka och rätta något. Om du klickar på knappen Slutför dragningen kommer pengar att debiteras från ditt konto.
Steg 8 Listan med vinnare är klar! Om du har angett en öppen provtyp, vilket innebär att du har gjort resultaten tillgängliga för allmänheten eller deltagare, så kommer du att ha en länk på denna sida som du kan publicera på tävlingsplatsen. Det finns ingen anledning att spara den här länken eftersom du kan hitta den i ditt kontos instrumentpanel.
Tja, det verkar vara allt, vänner, som jag ville berätta och visa er om random.org. Jag hoppas verkligen att du hittade den information du letade efter. Jag skulle vara tacksam om du delar min artikel med alla som kan tycka att denna information är användbar och intressant.
Om du ännu inte har prenumererat på blogguppdateringar kan du göra det med den här länken. Glöm inte att också följa de senaste nyheterna på sociala medier. nätverk.
Idag ska vi titta på de bästa slumptalsgeneratorerna för tävlingen. Administratörer av grupper på sociala nätverk, såväl som Instagram och bloggare, håller ofta tävlingar och olika lotterier där de delar ut olika priser till sina prenumeranter och besökare vid ett angivet datum. Tävlingskraven har ofta ett antal identiska villkor där deltagaren ska utföra vissa handlingar, samt gilla, prenumerera på kanalen och reposta material på sidan. Därefter måste bloggaren eller administratören välja en vinnare slumpmässigt bland dem som uppfyllde villkoren.
För att välja en vinnare slumpmässigt finns det speciella tjänstesidor som ger denna möjlighet. Detta kan göras direkt på dina sidor i sociala nätverk och bloggar, utan att tillgripa betald programvara eller programmeringstjänster. Vinnaren kan utses slumpmässigt utan kunskap om några speciella vetenskaper. De flesta av dessa slumptalsgeneratorer är gratis och har ett enkelt gränssnitt och är tillgängliga även för mindre erfarna användare.
Många slumpnummertjänster fungerar på samma princip:
- G – betyg.
- V – vikten av faktorn som påverkar vinnarens betyg.
- S – slumptal.
- Med faktorvikten aktiverad blir formeln följande – S + antal likes * V.
- Generatorns funktion ändras något när man lägger till reposts - S + likes * V + reposts * V.
Principen för att beräkna generatorn ändras om det finns andra faktorer, det kommer inte att vara möjligt att ta hänsyn till allt.
Fanpage Karma är en av de enkla generatorerna för att utse en slumpmässig vinnare
En mycket bekväm och tillgänglig webbplats för användare är http://www.fanpagekarma.com/, som tillhandahåller sina verktyg helt gratis. Det finns en liten nackdel - sidan är på engelska, men detta kan enkelt hanteras med hjälp av tipsen som kommer att beskrivas nedan.
Du behöver bara ange en länk till sidan i det gula fältet med en pil och tjänsten kommer automatiskt att göra allt arbete för att utse vinnaren av tävlingen. Detta är förvånande, men du behöver inte samla medlemsnamn i stora listor och tillhandahålla dem till tjänsten, som vissa kräver.
Funpage Karma Random Number Generator Som du kan se på bilden är resultatet en detaljerad lista med fyra kategorier: gilla-markeringar och kommentarer, bara gilla-markeringar, endast kommentarer och kommentarer med flest gilla-markeringar. Först och främst är slumptalsgeneratorn för tävlingen perfekt för det sociala nätverket Facebook och fungerar med det utan några ytterligare verktyg. Tjänsten ger även verktyg för att arbeta med rapporter och rapporter helt kostnadsfritt.
RandomPicker - den mest seriösa slumptalsgeneratorn
RandomPicker är en betaltjänst, men den har alla egenskaper för att kallas det bästa verktyget i sitt slag. Om du har en stor publik med hjälp av vilken en semestertävling (lotteri) kommer att dras och du kommer att behöva lämna en rapport om processen för att välja en kandidat till vinnaren när den är klar, då är den här tjänsten den bäst lämpade för du, speciellt eftersom det är helt ryskspråkigt. Gylfen i glädjen är att tjänsten är betald. Hans tjänster kostar $38 för att överskrida gratisgränsen.
Random Number Generator Random Picker RandomPicker-generatorn skapar ett speciellt samplingsprotokoll och alla resultat efter att ha fastställt vinnaren finns kvar på tjänsteservern. Detta ger dig ytterligare fördelar, så att du kan bekräfta dina ord om en rättvis dragning genom att visa dina prenumeranter resultatet av slumptalsgeneratorn. Med hjälp av denna tjänst kan du skapa ett provtagningsprotokoll där deltagarna kan se att de faktiskt fanns med i listan, samt annan information om dragningen (antal deltagare, vinnare etc.).
Hur man arbetar med RandomPicker
- För att använda tjänsten, följ länken https://www.randompicker.com/default.aspx?Culture=ru-RU och registrera dig.
- Först måste du förbereda en lista över deltagare som kommer att delta i dragningen. Listan kan tillhandahållas tjänsten i olika former: Excel-tabell, CSV och handskriven lista.
- Om du har en liten tävling eller annat evenemang och deltagarlistan inte är stor, kommer RandomPicker att välja upp till 100 deltagare gratis. Om det är fler deltagare kostar tjänsten $38. 300 tusen är det maximala antalet deltagare.
- Tjänsten är endast lämplig för att genomföra rättvisa ritningar; inget bedrägeri är tillåtet. Vinnaren utses endast en gång och ingenting kan ändras.
Random.org – en av de första nummergeneratorerna online
Tjänsten grundades 1997. Det används ofta som en vinnarbestämare för tävlingar, även om det är en enkel slumpgenerator för olika uppgifter. För att kunna använda denna tjänst måste du skapa en deltagarlista i förväg. Tjänsten tillhandahåller tjänster mot en avgift och gratis. I den betalda versionen är det möjligt att spara resultaten av att välja vinnaren.
Hemsidan för tjänsten Random.org För att kunna välja en vinnare på Random.org behöver du veta priserna för tjänsterna. Om din lista innehåller upp till 500 personer kommer det att kosta dig runt $5. 1 tusen deltagare kostar cirka $9, alla priser för tjänster finns på sidan https://www.random.org/draws/pricing/.
Hur man använder tjänsten Random.org
Woobox Välj en vinnare – en specialtjänst för Facebook
Det här är ett annat verktyg för att välja en slumpmässig vinnare i Facebook sociala nätverk giveaways. Tyvärr är generatorn endast tillgänglig för detta nätverk. För att avgöra vinnaren, logga in på ditt Facebook-konto.
Webbplats woobox.com - Logga nu in på denna webbplats – https://woobox.com/pickawinner. Du kan också registrera dig med det sociala nätverket själv. Facebook-nätverk genom att klicka på knappen med logotypen.
- Välj sedan menyn på platsen högst upp, från rullgardinsmenyn "Övriga företag" och välj igen önskad sida från listan.
- Välj knappen "Inlägg" i den övre panelen, där en lista över dina publikationer på din Facebook-sida öppnas, välj inlägget med tävlingen.
- Och på höger sida finns en grön "Välj en vinnare"-knapp - klicka på den.
- Du kommer till en sida med ett urval av 2 objekt – kommentarer och gilla-markeringar. Välj ett av kriterierna för att välja en vinnare och klicka på knappen "Välj en vinnare" igen. Systemet kommer automatiskt att utse vinnaren slumpmässigt. Om vinnaren plötsligt valdes felaktigt eller om det finns andra skäl för att avbryta urvalsresultatet, klicka sedan på knappen "Unpicker" på höger sida för att avbryta.
Vi har granskat de bästa slumptalsgeneratorerna för onlinetävlingar. Vissa kan du använda gratis, men vilken du väljer är upp till dig.
