随机数表英文解释翻译、随机数表的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【经】 random number table

分词翻译：

随的英语翻译：

adapt to; along with; follow; let

机的英语翻译：

chance; crucial point; engine; machine; occasion; organic; pivot; plane
flexible
【医】 machine

数的英语翻译：

a few; count; enumerate; fate; frequently; list; number; numeral; numeric
reckon; repeatedly; serveral
【计】 crossing number; N
【医】 number
【经】 number

表的英语翻译：

rota; surface; table; watch
【计】 T
【化】 epi-
【医】 chart; meter; sheet; table
【经】 schedule

专业解析

随机数表（英文：Random Number Table 或Table of Random Digits）是统计学与实验设计中常用的工具，指由计算机算法或物理随机过程生成的、呈现高度随机性和无规律性的一系列数字组成的表格。其核心价值在于为研究者提供严格意义上的随机序列，确保抽样或实验分组的无偏性。以下是详细解释：

一、核心定义与特征

随机性保障
随机数表中的每个数字（通常是0-9）出现概率均等，且数字序列之间不存在可预测的关联性。这种特性源于生成过程的数学严谨性（如伪随机数算法）或物理随机源（如放射性衰变）。

来源：统计学标准教材（如《数理统计学导论》）
预生成性与可复现性
随机数表多为预先计算并印刷成册，使用者可通过指定起始行/列获取固定序列。这一设计便于重复实验验证结果，同时避免人工选择的主观偏差。

来源：科研方法论文献（如《实验设计与分析》）

二、主要应用场景

简单随机抽样
在调查统计中，通过随机数表抽取样本单元（如住户编号、学生学号），确保总体中每个个体被选中的概率相同。

示例：从1000人中抽取100人，可对个体编号000-999，按表选取连续三位数匹配的编号。
实验随机分组
在临床试验或心理学实验中，将受试者随机分配至实验组/对照组，消除分组偏好对结果的干扰。

来源：医学研究规范（如《临床试验设计原则》）
蒙特卡洛模拟基础
为复杂数学模型提供随机输入值，用于风险评估或概率预测（如金融衍生产品定价）。

来源：计算数学专著（如《蒙特卡洛方法实践》）

三、权威性补充说明

国家标准参考：中国国家统计局发布的《统计用随机数表》（GB/T 10111-2008）规范了随机数生成与使用标准，强调其在官方统计中的法定效力。
替代技术演进：现代研究虽多采用计算机实时生成随机数，但随机数表仍作为基础工具用于教学、审计等需物理留痕的领域。
来源：国家统计局技术规范文件

四、汉英术语对照与扩展

中文术语	英文术语	定义场景
随机数表	Random Number Table	通用术语
随机数字表	Table of Random Digits	强调数字构成（0-9）
伪随机数表	Pseudorandom Number Table	算法生成（非真随机）
真随机数表	True Random Number Table	物理熵源生成

网络扩展解释

随机数表是一种由人工或早期计算机生成的、包含大量无规律排列数字的表格，主要用于需要严格随机性的场景。以下是其核心要点：

基本定义
随机数表通过物理方法（如掷骰子、电子噪声）或复杂算法生成，确保每个数字出现概率均等且无内在规律。例如经典的《RAND百万随机数表》由电子随机脉冲设备生成，包含100万个0-9的随机排列数字。
历史背景
在计算机普及前（20世纪中期前），随机数表是科学研究的主要随机源。例如，1955年RAND公司发布的随机数表被广泛用于统计抽样、蒙特卡洛模拟等领域。
使用方法
- 选择起点：闭眼指认或使用其他随机方法确定起始位置（如第20行第5列）。
- 读取方向：按固定规则（横向、纵向或对角线）连续选取数字。
- 分组处理：根据需求将数字组合成特定范围（如取3位数表示1-1000的编号）。
现代应用场景
- 教育考试：某些标准化测试仍用随机数表分配考生编号。
- 质量控制：工厂抽样检测时避免人为选择偏差。
- 科研复现：在可重复实验中提供可追溯的随机序列。
与伪随机数的对比
计算机生成的伪随机数依赖算法和种子值，存在周期性；而随机数表完全无模式，但容量固定且无法动态扩展。例如，伪随机数可通过公式 $X_{n+1} = (aX_n + c) mod m$ 生成，但随机数表无需数学依赖。

现状：随着计算机发展，随机数表使用减少，但在特定领域（如审计抽样、密码学密钥生成）仍具价值，因其物理不可预测性优于算法生成的伪随机数。