Mẫu thử ngẫu nhiên

Mẫu ngẫu nhiên (còn gọi là tập hợp con ngẫu nhiên) là tập hợp con của một tập dữ liệu hoặc tổng thể trong đó mỗi thành viên của tập hợp con được chọn ngẫu nhiên. Trong thống kê, mẫu ngẫu nhiên là tập hợp con dữ liệu được lấy từ một quần thể lớn hơn thể hiện chính xác các đặc điểm của toàn bộ quần thể. Bằng cách lựa chọn ngẫu nhiên các thành viên của quần thể, không thiên vị, các nhà nghiên cứu có thể rút ra kết luận hữu ích về toàn bộ quần thể.

Ví dụ: một mẫu ngẫu nhiên về độ tuổi của người dùng máy tính có thể được sử dụng để xác định độ tuổi trung bình của người dùng máy tính ở một khu vực cụ thể. Thay vì tạo ra một thống kê từ một điểm dữ liệu duy nhất, một mẫu ngẫu nhiên có thể tạo ra kết quả có ý nghĩa bằng cách lấy từ số lượng cá nhân lớn hơn.

Mẫu ngẫu nhiên là một kỹ thuật hữu ích trong nhiều lĩnh vực khoa học máy tính, lập trình và an ninh mạng. Các nhà phân tích an ninh mạng thường sử dụng các kỹ thuật lấy mẫu ngẫu nhiên để xác định mức độ phổ biến của phần mềm độc hại trên mạng. Việc chọn các mẫu tệp ngẫu nhiên và chạy quét bảo mật internet trên chúng có thể là một công cụ hữu ích để xác định mức độ bảo mật tổng thể của hệ thống và xác định các điểm dễ bị tổn thương tiềm ẩn.

Trong lập trình máy tính, mẫu ngẫu nhiên thường được sử dụng để gỡ lỗi và kiểm tra QA. Việc chọn một mẫu điểm dữ liệu ngẫu nhiên hoặc thực hiện một mẫu trường hợp thử nghiệm ngẫu nhiên có thể giúp tăng phạm vi bao phủ của một bộ thử nghiệm nhất định, đảm bảo thử nghiệm hoàn chỉnh hơn.

Lấy mẫu ngẫu nhiên cũng có thể được sử dụng như một công cụ để nén dữ liệu. Bằng cách lấy mẫu từ một tập hợp điểm dữ liệu lớn hơn, chẳng hạn như tệp hình ảnh, tệp có thể được nén hiệu quả hơn bằng cách loại bỏ các điểm dữ liệu dư thừa, duy trì hình dạng và nội dung tổng thể của bản gốc.

Lấy mẫu ngẫu nhiên là một công cụ mạnh mẽ và linh hoạt quan trọng đối với nhiều lĩnh vực khoa học máy tính, lập trình và an ninh mạng. Bằng cách chọn một tập hợp con dữ liệu đại diện chính xác cho một tập hợp lớn hơn, các nhà nghiên cứu và lập trình viên có thể rút ra kết luận chính xác và có ý nghĩa về các đặc điểm của tập dữ liệu lớn hơn.