什么是均匀分布 什么是均匀分布

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\u4e2d\u6587\u540d
\u5747\u5300\u5206\u5e03

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Uniform Distribution

\u5b66\u79d1
\u6982\u7387\u8bba

\u522b\u79f0
\u77e9\u5f62\u5206\u5e03

\u5c5e\u6027
\u5bf9\u79f0\u6982\u7387\u5206\u5e03

\u540d\u79f0\u8868\u793a
U(a,b)

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\u4e8b\u5b9e\u4e0a\uff0c\u5bf9\u4e8e\u4efb\u4e00\u957f\u5ea6l\u7684\u5b50\u533a\u95f4\uff08c\uff0cc+l\uff09\uff0ca\u2264c<c\uff0bl\u2264b\uff0c

X\u7684\u5206\u5e03\u51fd\u6570\u4e3a
f\uff08x\uff09\u53caF\uff08x\uff09\u7684\u56fe\u5f62
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在概率论和统计学中,均匀分布(矩形分布),是对称概率分布,在相同长度间隔的分布概率是等可能的。 均匀分布由两个参数a和b定义,它们是数轴上的最小值和最大值,通常缩写为U(a,b)。
中文名
均匀分布
外文名
Uniform Distribution
学科
概率论
别称
矩形分布
属性
对称概率分布
名称表示
U(a,b)
简介
在概率论和统计学中,均匀分布也叫矩形分布,它是对称概率分布,在相同长度间隔的分布概率是等可能的。 均匀分布由两个参数a和b定义,它们是数轴上的最小值和最大值,通常缩写为U(a,b)。
性质
概率密度函数
均匀分布的概率密度函数为:
在两个边界a和b处的f(x)的值通常是不重要的,因为它们不改变任何的积分值。 概率密度函数有时为0,有时为。 在傅里叶分析的概念中,可以将f(a)或f(b)的值取为,因为这种均匀函数的许多积分变换的逆变换都是函数本身。

在概率论和统计学中,均匀分布也叫矩形分布,它是对称概率分布,在相同长度间隔的分布概率是等可能的。

其实也可以说就是那种平均数。

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