La definición de random es aleatorio, una acción que ocurre sin orden o sin razón. Un ejemplo de aleatorio es cuando cierras los ojos y eliges una de las dos opciones. Un ejemplo de azar es la violencia, donde el criminal no le importa que la víctima es y tiene ninguna razón para su acción.
¿Cómo usar la palabra random?
Estos son algunos ejemplos de la palabra random, o en español: aleatorio, en una oración:
- Probamos los vinos de manera random y luego calificamos cada uno.
- Una colección aleatoria de botones.
- Recoge fotografías random que encuentra en tiendas de antigüedades.
- Elige una palabra al azar en la página.
- El programa de computadora genera una lista de números aleatorios.
Al azar
¿Qué es un dato random?
¿Dónde estaríamos sin ellos? Todos sabemos que está en el ADN de nuestra vida cotidiana, desde negocios hasta experiencias sociales, desde los teléfonos inteligentes en nuestras manos hasta los autos que manejamos.
Los datos son una fuerza impulsora tanto directa como indirectamente en nuestra sociedad, un hecho cada vez más frecuente con el auge de la tecnología.
Sin embargo, lo que mucha gente puede no saber y apreciar es que los datos se han utilizado durante generaciones más allá de la ciencia, las matemáticas y la tecnología en sectores como el juego, la literatura y las artes.
La monetización de la economía de datos ha tardado mucho en llegar. Los datos han respaldado todos los aspectos de las grandes empresas durante generaciones y, sin embargo, han sido ampliamente ignorados, y las industrias no están dispuestas o no pueden abrazar el poder de la recopilación e interpretación de grandes datos.
Ahora, los camiones están equipados con sensores que monitorean 200 puntos de datos clave y se arreglan; Google está desarrollando un software basado en datos para transformar el mundo del diagnóstico médico; y Scanadu están avanzando con monitores diseñados para rastrear signos vitales.
Si bien aún depende del sector en cuestión, la generación de números aleatorios es una industria enorme basada en nuestra vida cotidiana. El big data es quizás el ejemplo más obvio de esto, ya que el 75% de las empresas planean invertir en la industria de big data o ya lo están haciendo.
La investigación de Gartner sugiere que el 75% de las empresas tienen objetivos específicos y simples para sus planes de big data, como mejorar la experiencia y el servicio al cliente, garantizar que los procesos existentes sean lo más eficientes posible, reunir un marketing más específico y reducir los costos en general.
Las industrias de banca y seguridad confían en la selección aleatoria de datos para recopilar señales de advertencia tempranas sobre la detección de fraudes y las pistas de auditoría.
Las principales empresas de medios y entretenimiento utilizan datos aleatorios para comprender mejor los patrones de uso de medios en tiempo real.
Random
¿Qué es aleatorio y no aleatorio?
Aunque el muestreo aleatorio es generalmente el método de encuesta preferido, pocas personas que realizan encuestas lo usan debido a costos prohibitivos.
Es decir, el método requiere la numeración de cada miembro de la población de la encuesta, mientras que el muestreo no aleatorio implica tomar cada enésimo miembro.
Una muestra en la que la selección de unidades se basa en factores distintos al azar, por ejemplo, la conveniencia, la experiencia previa o el juicio del investigador. Ejemplos de muestras no probables son: conveniencia, juicio, cuota y bola de nieve.