有许多不同的概率分布。这些发行版中的每一个都有适合特定设置的特定应用程序和用途。这些分布范围从熟悉的钟形曲线(也称为正态分布)到鲜为人知的分布,如伽马分布。大多数分布涉及复杂的密度曲线,但也有一些不涉及。最简单的密度曲线之一是均匀概率分布。
均匀分布之所以得名,是因为所有结果的概率都是相同的。不同于具有中等驼峰或卡方分布的正态分布,均匀分布没有模式。相反,每一种结果都同样可能发生。与卡方分布不同,均匀分布没有偏态。因此,平均值和中位数是一致的。
由于均匀分布中的每个结果都以相同的相对频率出现,因此分布的最终形状为矩形。
在任何情况下,样本空间中的每一个结果都同样可能使用均匀分布。离散情况下的一个例子是滚动单个标准模具。模具总共有六个面,每一面都有相同的正面朝上卷起的概率。这种分布的概率直方图是矩形的,有六个条形,每个条形的高度为1/6。
对于在连续设置中的均匀分布的例子,考虑理想化的随机数发生器。这将真正从指定的值范围生成一个随机数。因此,如果指定生成器生成1到4之间的随机数,那么3.25、3、e、2.22222、3.456和pi都是同样可能生成的可能数。
由于由密度曲线包围的总面积必须为1,这相当于100%,因此确定我们的随机数生成器的密度曲线很简单。如果数字在a到b的范围内,则这对应于长度为b-a的间隔。为了使面积为1,高度必须为1/(b-a)。
例如,对于从1到4生成的随机数,密度曲线的高度将为1/3。
重要的是要记住,曲线的高度并不直接表示结果的概率。相反,与任何密度曲线一样,概率由曲线下的面积决定。
由于均匀分布的形状类似于矩形,因此概率很容易确定。与其用微积分来求曲线下的面积,不如简单地用一些基本的几何学。请记住,矩形的面积是其底面乘以其高度。
返回到前面的相同示例。在本例中,X是在值1和4之间生成的随机数。X在1和3之间的概率是2/3,因为这构成了1和3之间曲线下的面积。
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