El US National Institute of Standards and Technology (NIST) provee una lista de pruebas estandar, al igual que otras organizaciones.
Charmaine (2005, Charmaine Kenny) recomienda la siguiente lista de pruebas del NIST :
- Frequency Test: Monobit
- Frequency Test: Block
- Runs Test
- Test for the Longest Runs of Ones in a Block
- Binary Matrix Rank Test
- Discrete Fourier Transform (Spectral Test)
- Non-Overlapping Template Matching Test
- Overlapping Template Matching Test
- Maurer's Universal Statistical Test
- Linear Complexity Test
- Serial Test
- Approximate Entropy Test
- Cumulative Sums Test
- Random Excursions Test
- Random Excursions Variant Test
- A chi-square test
- A test of runs above and below the median
- A reverse arrangements test
- An overlapping sums test
- A binary rank test for 32×32 matrices
Información referente a las pruebas se puede encontrar en http://www.random.org y más específicamente en http://www.random.org/analysis/
Pruebas de corridas (runs test)
Una de las más conocidas es runs test también llamada Wald–Wolfowitz test, (http://en.wikipedia.org/wiki/Wald-Wolfowitz_runs_test).
Para el lenguaje python se puede utilizar el modulo Skid Marks para revisar secuencias de corridas en numeros binarios disponible en http://pypi.python.org/pypi/skidmarks/ . Este modulo implementa algunas funciones para revisar aleatoriedad en secuencias, en algunos casos, se asume una secuencia binaria, no únicamente unos y ceros.
Igualmente diferentes modulos han sido desarrollados para otros lenguajes o paquetes.
Para matlab
http://www.mathworks.com/help/toolbox/stats/runstest.html
DIEHARD, mantenido por George Marsaglia ofrece un conjunto de pruebas en varios lenguajes y sistemas operativos
http://www.stat.fsu.edu/pub/diehard/
Más información:
Testing Randomness de Andrew Rukhin
http://www.math.umbc.edu/~rukhin/papers/talk.pdf
