随机分布和均匀分布是什么意思?
均匀分布是定义在一个样本空间上的，令样本所有元素出现概率相等的这样一个分布。概率分布是一个数学概念，因而不存在不可用数学表达的分布。 设连续型随机变量X的分布函数为F（x）=（x-a）/（b-a），a≤x≤b，则称随机变量X服从［a，b］上的均匀分布，记为X~U［a，b］。 这表明X落在［a，b］的子区间内的概率只与子区间长度有关，而与子区间位置无关，因此X落在［a，b］的长度相等的子区间内的可能性是相等的，所谓的均匀指的就是这种等可能性。 从任意分布抽样 均匀分布对于任意分布的采样是有用的。 一般的方法是使用目标随机变量的累积分布函数（CDF）的逆变换采样方法。 这种方法在理论工作中非常有用。 由于使用这种方法的模拟需要反转目标变量的CDF，所以已经设计了cdf未以封闭形式知道的情况的替代方法。 一种这样的方法是拒收抽样。
均匀分布是什么
均匀分布若连续型随机变量X具有概率密度。 则称X在区间（a，b）上服从均匀分布.记为X～U（a，b）. 在区间（a，b）上服从均匀分布的随机变量 X，落在区间（a，b）中任意等长度的子区间内的可能性是相同的. 或者它落在（a，b）的子区间内的概率只依赖于子区间的长度而与子区间的位置无关. 事实上，对于任一长度l的子区间（c，c+l），a≤c<c＋l≤b， X的分布函数为
均匀分布是什么意思呢？
数学期望是分布区间左右两端和的平均值，方差为分布区间左右两端差值平方的十二分之一。 均匀分布是经常遇到的一种分布，其主要特点是：测量值在某一范围中各处出现的机会一样，即均匀一致。故又称为矩形分布或等概率分布。 均匀分布的期望：均匀分布的期望是取值区间[a,b]的中点(a+b)/2，也符合我们直观上的感受。 均匀分布的方差：var(x)=E[X²]-(E[X])²，我们看看二阶原点矩E[X²]：因此，var(x)=E[X²]-(E[X])²=1/3(a²+ab+ b²)-1/4(a+b)²=1/12(a²-2ab+ b²)=1/12(a-b)² 若X服从[2，4]上的均匀分布，则数学期望EX=（2+4）/2=3；方差DX=（4-2）²/12=1/3。 扩展资料 均匀分布的概率密度函数为： 累积分布函数为： = 区间越大，也就是b-a越大，随机变量就越分散，方差值越大，也符合我们直观上的感受。 均匀分布在实际生活中的案例很多，比如：在做四舍五入的时候多出来的误差，就符合均匀分布。我们在做编程的时候，经常要生成一个特定区间内的随机数，也是要符合均匀分布。 参考资料来源：百度百科-均匀分布 参考资料来源：百度百科-方差 参考资料来源：百度百科-期望
均匀分布的分布函数
均匀分布的分布函数：已知概率密度f(x)，那么求F(x)对f(x)进行积分即可，在x<a时，f(x)都等于0，显然积分F(x)=0，而在a<x<b时，f(x)=1/(b-a)，不定积分结果为x/(b-a)，代入上下限x和a，于是在a到x上积分得到概率为(x-a)/(b-a)等。 求法 已知概率密度f(x)， 那么求F(x)对f(x)进行积分即可， 在x<a时，f(x)都等于0， 显然积分F(x)=0 而在a<x<b时，f(x)=1/(b-a) 不定积分结果为x/(b-a)，代入上下限x和a 于是在a到x上积分得到概率为(x-a)/(b-a) 那么x大于等于b时，概率就等于1， 所以得到了上面的式子。 概率函数与分布函数 概率密度函数 用于直观地描述连续性随机变量（离散型的随机变量下该函数称为分布律）， 表示瞬时幅值落在某指定范围内的概率，因此是幅值的函数。连续样本空间情形下的概率称为 概率密度，当试验次数无限增加，直方图趋近于光滑曲线，曲线下包围的面积表示概率，该曲线即这次试验样本的概率密度函数。 分布函数 用于描述随机变量落在任一区间上的概率。如果将x看成数轴上的随机点的坐标 那么，分布函数F(x)在x处的函数值就表示x落在区间(-∞，+∞）上的概率。分布函数也称为概率累计函数。 两者的区别 分布函数是概率密度函数从负无穷到正无穷上的积分；在坐标轴上，概率密度函数的函数值y表示落在x点上的概率为y；分布函数的函数值y则表示x落在区间(-∞，+∞）上的概率。
均匀分布的定义？
均匀分布若连续型随机变量具有概率密度 则称X在区间（a，b）上服从均匀分布.记为X～U（a，b） 在区间（a，b）上服从均匀分布的随机变量 X，落在区间（a，b）中任意等长度的子区间内的可能性是相同的. 或者它落在（a，b）的子区间内的概率只依赖于子区间的长度而与子区间的位置无关. 事实上，对于任一长度l的子区间（c，c+l），a≤c<c＋l≤b， X的分布函数为 f（x）及F（x）的图形 来自《概率论与数理统计》浙大版