以下是试验性研究中正确的随机分组方法，除了

A.采用STATA 14.0软件的随机数生成程序来产生随机分配序列

B.采用随机数字表分配研究对象

C.采用研究对象出生日期的单双顺序分配

D.根据研究者的研究需要随意分配研究对象

E.根据研究对象的病情轻重分为不同层之后再采用随机数字分配

F.按病历号随机分配

A.采用STATA 14.0软件的随机数生成程序来产生随机分配序列

B.采用随机数字表分配研究对象

C.采用研究对象出生日期的单双顺序分配

D.根据研究者的研究需要随意分配研究对象

E.根据研究对象的病情轻重分为不同层之后再采用随机数字分配

F.根据研究对象本人的意愿进行分配入组

A.采用研究对象出生日期的单双顺序分配

B.根据研究者的研究需要随意分配研究对象

C.根据研究对象的个人喜好随意入组

D.按病历号的奇、偶数进行分配入组

E.采用STATA 15.0软件的随机数生成程序来产生随机分配序列

F.采用随机数字表分配研究对象

G.根据研究对象的病情轻重分为不同层之后再采用随机数字分配

A.采用研究对象出生日期的单双顺序分配

B.根据研究者的研究需要随意分配研究对象

C.根据研究对象的个人喜好随意入组

D.按病历号的奇、偶数进行分配入组

E.采用STATA 15.0软件的随机数生成程序来产生随机分配序列

F.采用随机数字表分配研究对象

G.根据研究对象的病情轻重分为不同层之后再采用随机数字分配

A.采用掷硬币法分配研究对象

B.采用随机数字表分配研究对象

C.采用研究对象出生日期的单双顺序分配

D.根据研究者的研究需要随意分配研究对象

E.根据研究对象的性别年龄分成不同层次后再采用随机数字分配

A.随机数的生成基于随机数“种子”

B.随机数就是一个随机产生的数据，与“种子”数无关

C.随机数的种子作为输入，利用算法生成一系统随机数，构成伪随机序列

D.通过seed(x)函数可以设置一个随机数种子

A.random.seed()函数初始化随机数种子，是为了可以重复再现随机数序列

B.random(a,b)产生一个(a,b)之间的随机小数

C.random库产生的随机数是完全随机的

D.Python的random库是内置库，随Python一起发布

A.random(a,b)产生一个(a,b)之间的随机小数

B.random库产生的随机数是完全随机的

C.random.seed()函数初始化随机数种子，是为了可以重复再现随机数序列

D.Python的random库是内置库，随Python一起发布

A.用random(a,b)产生一个[0.0,1.0)之间的随机小数

B.random.choice([1,2,3])函数返回的值有可能是3

C.random.sample(pop,k)返回从pop类型中随机选取的k个元素构成的列表

D.Python的random库采用梅森旋转算法生成伪随机数序列

A.产生与明文一样长的伪随机序列

B.产生与明文一样长的真随机序列

C.产生分组

D.产生产生伪随机序列