Analyse statistique de l'uniformité: Random.org versus classic PRNG-uris

Abstract

L'article examine le degré d'uniformité des distributions de nombres générés par le service Random.org, basé sur une source d'aléa authentique, en comparaison avec les générateurs pseudo-aléatoires classiques (PRNG) utilisés dans divers langages de programmation tels que Java, Python et R. L'objectif principal de l'étude est d'évaluer les écarts de conformité par rapport au modčle théorique de la distribution uniforme, en utilisant des analyses et tests statistiques rigoureux. La méthodologie d'évaluation comprend l'application du test du chi-deux pour ajuster les distributions, la détermination du coefficient de corrélation de Pearson pour identifier les dépendances internes et l'analyse du niveau d'entropie pour estimer le caractčre aléatoire des séquences. Cette étude souligne l'importance de sélectionner des sources d'aléa appropriées dans les processus de simulation statistique, en particulier pour les applications nécessitant un haut degré d'authenticité de l'aléatoire.