統計では、一様分布は、すべての可能な結果が同じ確率で発生する確率分布の形式を説明するために使用される用語です。各変数が結果になる可能性は等しいため、確率は一定です。
クイックサマリー
- 統計では、一様分布は、すべての結果が等しく発生する可能性が高い確率分布です。
- 離散一様分布には、有限数の結果があります。連続一様分布は、同じように測定可能な値が無数にある統計分布です。
- 離散一様分布と連続一様分布の概念、およびそれらが記述する確率変数は、統計分析と確率論の基礎です。
一様分布の例
一様分布は、最も単純な統計分布です。一様分布の概念、およびそれが記述する確率変数は、統計分析と確率論の基礎を形成します。
たとえば、街角に立って、通りかかった幸運な人に100ドル札をランダムに渡し始めた場合、通行人全員に同じようにお金が渡される可能性があります。確率のパーセンテージは、1を結果の総数（通行人の数）で割ったものです。ただし、背の低い人や女性を好む場合は、他の通行人よりも100ドル札が渡される可能性が高くなります。それは一様確率としては説明されません。
カードのデッキも均一に分布しています。これは、個人がスペード、ハート、クラブ、またはダイアモンドを引く可能性が等しいためです。一様分布の別の例は、コインが投げられたときです。尻尾や頭を得る可能性は同じです。一様分布のグラフは通常フラットであり、側面と上面はx軸とy軸に平行です。
一様分布の種類
一様分布は、考えられる結果のタイプに基づいて2つのカテゴリにグループ化できます。
1.離散一様分布
統計および確率論では、離散一様分布は、結果の確率が等しく可能性が高く、有限値を持つ統計分布です。離散一様分布の良い例は、6面のサイコロを振った場合に起こりうる結果です。可能な値は1、2、3、4、5、または6です。この場合、6つの数字のそれぞれが現れる可能性は同じです。したがって、6面ダイスが投げられるたびに、各面は1/6のチャンスがあります。
値の数は有限です。公正なサイコロを振るとき、1.3、4.2、または5.7の値を取得することは不可能です。ただし、別のサイコロが追加され、両方が投げられた場合、合計の確率が等しくないため、結果の分布は均一ではなくなります。もう1つの簡単な例は、コインが裏返される確率分布です。このようなシナリオで考えられる結果は2つだけです。したがって、有限値は2です。
離散一様分布が企業にとって価値がある場合、いくつかの方法があります。たとえば、在庫管理で発生する可能性があります。在庫の監査在庫の監査は、財務記録を実地棚卸および記録とクロスチェックするプロセスです。在庫販売の頻度の調査において、監査人等が記入することができます。それは、平方フィートを最大限に活用するために在庫を適切に割り当てる方法についてビジネスを導くことができる確率分布を提供することができます。
離散一様分布は、モンテカルロシミュレーションでも役立ちます。モンテカルロシミュレーションモンテカルロシミュレーションは、確率変数の干渉のために単純に解決できない問題のさまざまな結果の確率をモデル化するために適用される統計手法です。。これは、プログラムされたテクノロジーを使用してさまざまな結果の確率を特定するモデリング手法です。モンテカルロシミュレーションは、シナリオを予測し、リスクの特定に役立つためによく使用されます。
2.連続一様分布
すべての一様分布が離散的であるわけではありません。いくつかは連続的です。連続一様分布（矩形分布とも呼ばれます）は、同じように測定可能な値が無限にある統計分布です。離散確率変数とは異なり、連続確率変数は指定された範囲内の任意の実数値を取ることができます。
連続一様分布は通常、長方形の形状になります。連続一様分布の良い例は、理想化された乱数ジェネレーターです。離散一様分布と同様に、連続一様分布では、すべての変数が同じ確率で発生します。ただし、存在できるポイントは無限にあります。
その他のリソース
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