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Checking the quality of approximation of p-values in statistical tests for random number generators by using a three-level test

机译：通过使用三级检验来检查随机数生成器的统计检验中p值的近似质量

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Statistical tests of pseudorandom number generators (PRNGs) are applicable to any type of random number generators and are indispensable for evaluation. While several practical packages for statistical tests of randomness exist, they may suffer from a lack of reliability: for some tests, the amount of approximation error can be deemed significant. Reducing this error by finding a better approximation is necessary, but it generally requires an enormous amount of effort. In this paper, we introduce an experimental method for revealing defects in statistical tests by using a three-level test proposed by Okutomi and Nakamura. In particular, we investigate the NIST test suite and the test batteries in TestU01, which are widely used statistical packages. Furthermore, we show the efficiency of several modifications for some tests. (C) 2018 International Association for Mathematics and Computers in Simulation (IMACS). Published by Elsevier B.V. All rights reserved.
机译：伪随机数生成器（PRNG）的统计测试适用于任何类型的随机数生成器，并且对于评估是必不可少的。尽管存在一些用于随机性统计测试的实用软件包，但它们可能会缺乏可靠性：对于某些测试，近似误差的数量可以被认为是重要的。通过找到更好的近似值来减少此误差是必要的，但是通常需要大量的工作。在本文中，我们介绍了一种通过使用Okutomi和Nakamura提出的三级测试来揭示统计测试中的缺陷的实验方法。特别是，我们研究了NIST测试套件和TestU01中的测试电池，它们是广泛使用的统计软件包。此外，我们展示了对某些测试进行一些修改的效率。 （C）2018国际模拟数学与计算机协会（IMACS）。由Elsevier B.V.发布。保留所有权利。

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