Prueba de rachas para aleatoriedad

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Una prueba de aleatoriedad (o prueba de aleatoriedad), en la evaluación de datos, es una prueba utilizada para analizar la distribución de un conjunto de datos para ver si se puede describir como aleatoria (sin patrón). En la modelización estocástica, como en algunas simulaciones por ordenador, la aleatoriedad esperada de los datos de entrada potenciales puede verificarse, mediante una prueba formal de aleatoriedad, para demostrar que los datos son válidos para su uso en las ejecuciones de simulación. En algunos casos, los datos revelan un patrón no aleatorio obvio, como ocurre con las llamadas “carreras en los datos” (como esperar un 0-9 aleatorio pero encontrar “4 3 2 1 0 4 3 2 1…” y rara vez pasar de 4). Si un conjunto de datos seleccionado no pasa las pruebas, se pueden cambiar los parámetros o utilizar otros datos aleatorios que sí pasen las pruebas de aleatoriedad.
El tema de la aleatoriedad es una cuestión filosófica y teórica importante. Las pruebas de aleatoriedad pueden utilizarse para determinar si un conjunto de datos tiene un patrón reconocible, lo que indicaría que el proceso que lo generó es significativamente no aleatorio. En la práctica, el análisis estadístico se ha centrado más en la búsqueda de regularidades en los datos que en la comprobación de la aleatoriedad. Muchos “generadores de números aleatorios” que se utilizan hoy en día están definidos por algoritmos, por lo que en realidad son generadores de números pseudoaleatorios. Las secuencias que producen se denominan secuencias pseudoaleatorias. Estos generadores no siempre generan secuencias suficientemente aleatorias, sino que pueden producir secuencias que contienen patrones. Por ejemplo, la infame rutina RANDU falla muchas pruebas de aleatoriedad de forma dramática, incluyendo la prueba espectral.

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Cuando un niño es hiperactivo, inquieto, impulsivo y tiene problemas de atención, no se puede asumir automáticamente que ese niño tiene un trastorno por déficit de atención e hiperactividad o TDAH. Hay una serie de otras condiciones y factores que pueden causar síntomas y comportamientos que pueden confundirse con el TDAH. Detectar las causas de la deficiencia de un niño es vital para su mejora. El diagnóstico preciso de un problema conduce a un tratamiento eficaz. Por eso es tan importante que la evaluación del TDAH sea extremadamente exhaustiva y completa, y que los clínicos utilicen un enfoque empíricamente validado.

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La carga no es insignificante. FitNesse, una aplicación creada con TDD, consta de 45.000 líneas de código Java, 15.000 de las cuales son pruebas unitarias. Un simple cálculo sugiere que TDD aumenta la carga de codificación en un tercio.
Para generalizar esto, los generadores de pruebas tienen problemas para entrar en los algoritmos que tienen cualquier tipo de protocolo, secuencia de llamadas o semántica de estado. Pueden generar pruebas alrededor de la periferia de las clases; pero no pueden entrar en las tripas sin ayuda.
La prueba generada tampoco comprueba que se haya alcanzado la intención del código. Es cierto que el humano debe verificar las observaciones, pero en comparación con TDD esa es una acción mucho más pasiva, que proporciona mucha menos información sobre los defectos, el diseño y la intención.

Ejemplo de prueba de aleatoriedad

(Inside Science) — Innumerables experimentos sugieren que todas las fuerzas fundamentales del universo siguen las leyes de la mecánica cuántica, excepto la gravedad. Ahora, los físicos teóricos sugieren que la búsqueda de irregularidades en las ondulaciones del tejido del espacio y el tiempo puede ayudar a revelar que la gravedad también es cuántica.
La física cuántica sugiere que todo está hecho fundamentalmente de paquetes de energía conocidos como cuantos, que pueden comportarse tanto como una partícula como una onda. Los cuantos de luz se denominan fotones, y las partículas elementales de la gravedad, propuestas desde hace tiempo, se conocen como gravitones.
La detección de gravitones demostraría que la gravedad es cuántica. Sin embargo, como la gravedad es extraordinariamente débil, los científicos necesitarían instrumentos extraordinariamente potentes para detectar estas hipotéticas partículas.
“Durante mucho tiempo se creyó que los efectos de la gravedad cuántica no podían observarse experimentalmente, porque las energías extremas implicadas requerirían aceleradores de partículas del tamaño del sistema solar”, afirma el autor principal del estudio, Maulik Parikh, físico teórico de la Universidad Estatal de Arizona en Tempe.

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