6.9: Равномерное распределение

Uniform Distribution
JoVE Core
Statistics
A subscription to JoVE is required to view this content.  Sign in or start your free trial.
JoVE Core Statistics
Uniform Distribution
Please note that all translations are automatically generated. Click here for the English version.

4,846 Views

01:19 min
May 22, 2025

Overview

Равномерное распределение — это непрерывное распределение вероятностей событий с равной вероятностью наступления. Это распределение имеет прямоугольную форму.

Двумя основными свойствами этого распределения являются

  1. Площадь под прямоугольной формой равна 1.
  2. Существует соответствие между вероятностью события и площадью под кривой.

Кроме того, среднее значение и стандартное отклонение равномерного распределения могут быть рассчитаны при заданных нижних и верхних пороговых значениях, обозначенных как a и b, соответственно. Для случайной величины x, в равномерном распределении, при заданных a и b, функция плотности вероятности f(x) вычисляется как

Equation1

Рассмотрим данные о 55 улыбках восьминедельного младенца (за считанные секунды):

10.4, 19.6, 18.8, 13.9, 17.8, 16.8, 21.6, 17.9, 12.5, 11.1, 4.9, 12.8, 14.8, 22.8, 20.0, 15.9, 16.3, 13.4, 17.1, 14.5, 19.0, 22.8, 1.3, 0.7, 8.9, 11.9, 10.9, 7.3, 5.9, 3.7, 17.9, 19.2, 9.8, 5.8, 6.9, 2.6, 5.8, 21.7, 11.8, 3.4, 2.1, 4.5, 6.3, 10.7, 8.9, 9.4, 9.4, 7.6, 10.0, 3.3, 6.7, 7.8, 11.6, 13.8 и, 18.6. Предположим, что время улыбки следует равномерному распределению между нулем и 23 секундами включительно. Обратите внимание, что ноль и 23 — это нижняя и верхняя отсечки для равномерного распределения времен улыбки.

Поскольку время улыбки распределяется равномерно, можно сказать, что любое время улыбки от нуля до 23 секунд включительно имеет одинаковую вероятность возникновения. Гистограмма, которая может быть построена на основе выборки, представляет собой эмпирическое распределение, которое близко соответствует теоретическому равномерному распределению.

В данном примере случайная величина x = длина улыбки восьминедельного ребенка в секундах. Обозначение для равномерного распределения имеет вид x ~ U(a, b), где a = наименьшее значение (нижний предел) x и b = наибольшее значение (верхний предел) x. В этом примере a = 0 и b = 23.

Среднее значение, μ, вычисляется с помощью следующего уравнения:

Equation2

Среднее значение для этого распределения составляет 11,50 секунды. Улыбка восьминедельного ребенка длится в среднем 11,50 секунды.

Стандартное отклонение, σ, рассчитывается по формуле:

Equation3

Стандартное отклонение для этого примера составляет 6,64 секунды.

Этот текст адаптирован из Openstax, Вводная статистика, раздел 5.2 Единое распределение

Transcript

Равномерное распределение — это непрерывное распределение вероятностей, связанное с событиями, которые могут произойти с одинаковой вероятностью.

Его плотность вероятности выражается прямоугольной функцией, где «a» и «b» — это нижняя и верхняя границы соответственно.

Например, напряжение, выдаваемое электроэнергетической компанией, равномерно распределяется, скажем, между 122 и 126 вольтами.

В этом случае плотность вероятности строится как функция подаваемого напряжения.

Общая площадь под графиком всегда должна быть равна единице. Так как диапазон составляет 4 вольта, то высота должна быть равна единице делению на 4.

Можно задаться вопросом, какова вероятность того, что какое-либо домохозяйство получит напряжение менее 123 вольт?

Его можно найти по области под сегментом, которая является произведением ширины и высоты сечения.

Это среднее подаваемое напряжение представляет собой сумму значений отсечки, деленных на два, что в данном случае составляет 124 вольта.

Стандартное отклонение определяется диапазоном, деленным на квадратный корень из двенадцати, который равен 1,2 вольта.

Key Terms and definitions​

Learning Objectives

Questions that this video will help you answer

This video is also useful for