隨機性檢視原始碼討論檢視歷史
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隨機性（Randomness）這個詞是用來表達目的、動機、規則或一些非科學用法的可預測性的缺失。
一個隨機的過程是一個不定因子不斷產生的重複過程，但它可能遵循某個概率分布 [1] 。
術語隨機經常用於統計學中，表示一些定義清晰的、徹底的統計學屬性，例如缺失偏差或者相關。隨機與任意不同，因為「一個變量是隨機的」表示這個變量遵循概率分布。而任意在另一方面又暗示了變量沒有遵循可限定概率分布。
物理科學
在19世紀，科學家使用分子的不規則行動的概念去發展統計力學，以解釋熱力學和氣體定律的現象。
根據一些量子力學的標準解釋，微觀現象是客觀地隨意。換句話說，在一個所有相關的參量受控的實驗中，也會出現任意變化的情況，例如我們無法預計在受控環境中放置一粒不穩定的原子衰敗的時間，只能計算在指定的時間內衰敗的可能性，所以量子力學計算的是機會率而非單一實驗的結果。Hidden variable theories嘗試避開大自然包含不能降低的隨機性，這樣的理論假定在看上去任意的過程中，有些符合統計分佈而暗藏的特性在幕後運作以得出結果。
生物學
進化論將觀察到的多樣性歸因於隨機突變。由於一些突變的基因帶給了擁有它們的個體更高的存活與繁衍的機會，隨機突變保留在了基因庫中。
生物體的特徵在某種程度上是確定性地發生的（例如：在基因和環境的影響下），在某種程度上是隨機發生的。例如，基因與曝光量僅僅支配著人體皮膚上出現的色斑密度；而單個色斑的精確位置看來是隨機決定的。
通訊理論
在通訊理論中，一個信號的隨機性稱作噪聲，它對立於由源（信號）所引起的那一部分變化。
隨機性測試方法
- 頻數測試：測試二進制序列中，「0」和「1」數目是否近似相等。如果是，則序列是隨機的。=
- 塊內頻數測試：目的是確定在待測序列中，所有非重疊的長度為M位的塊內的「0」和「1」的數目是否表現為隨機分布。如果是，則序列是隨機的。
- 遊程測試：目的是確定待測序列中，各種特定長度的「0」和「1」的遊程數目是否如真隨機序列期望的那樣。如果是，則序列是隨機的。
- 塊內最長連續「1」測試：目的是確定待測序列中，最長連「1」串的長度是否與真隨機序列中最長連「1」串的長度近似一致。如果是，則序列是隨機的。
- 矩陣秩的測試：目的是檢測待測序列中，固定長度子序列的線性相關性。如果線性相關性較小，則序列是隨機的。
- 離散傅里葉變換測試：目的是通過檢測待測序列的周期性質，並與真隨機序列周期性質相比較，通過它們之間的偏離程度來確定待測序列隨機性。如果偏離程度較小，序列是隨機的。
- 非重疊模板匹配測試：目的是檢測待測序列中，子序列是否與太多的非周期模板相匹配。太多就意味着待測序列是非隨機的。
- 重疊模板匹配測試：目的是統計待測序列中，特定長度的連續「1」的數目，是否與真隨機序列的情況偏離太大。太大是非隨機的。
- 通用統計測試：目的是檢測待測序列是否能在信息不丟失的情況下被明顯壓縮。一個不可被明顯壓縮的序列是隨機的。
- 壓縮測試：目的是確定待測序列能被壓縮的程度，如果能被顯著壓縮，說明不是隨機序列。
- 線性複雜度測試：目的是確定待測序列是否足夠複雜，如果是，則序列是隨機的。
- 連續性測試：目的是確定待測序列所有可能的m位比特的組合子串出現的次數是否與真隨機序列中的情況近似相同，如果是，則序列是隨機的。
- 近似熵測試：目的是通過比較m位比特串與m-1位比特串在待測序列中出現的頻度，再與正態分布的序列中的情況相對比，從而確定隨機性。
- 部分和測試：目的確定待測序列中的部分和是否太大或太小。太大或太小都是非隨機的。
- 隨機遊走測試：目的是確定在一個隨機遊程中，某個特定狀態出現的次數是否遠遠超過真隨機序列中的情況。如果是，則序列是非隨機的。
- 隨機遊走變量測試：目的是檢測待測序列中，某一特定狀態在一個游機遊程中出現次數與真隨機序列的偏離程度。如果偏離程度較大，則序列是非隨機的。
科學與隨機
在自然與工程學裡一些現象會通過隨機性模型來模擬，例如：