Постоји неколико различитих дистрибуције вероватноће. Свака од ових дистрибуција има одређену апликацију и употребу која је одговарајућа одређеном окружењу. Ове расподјеле крећу се од увијек познатих крива звона (ака нормална дистрибуција) на мање познате дистрибуције, као што је гама дистрибуција. Већина дистрибуција укључује компликовану кривуљу густине, али постоје неке које не. Једна од најједноставнијих кривуља густине је за равномерну расподелу вероватноће.
Карактеристике јединствене дистрибуције
Равномерна дистрибуција добила је име по томе што су вероватноће за све исходе исте. За разлику од нормалне дистрибуције са грбом у средини или хи-квадратном расподјелом, једнолична дистрибуција нема мод. Уместо тога, сваки исход ће се подједнако догодити. За разлику од хи-квадратне дистрибуције, не постоји скевнесс до уједначене дистрибуције. Као резултат тога средња и средња подударати.
Будући да се сваки исход у једноличној дистрибуцији дешава с истом релативном фреквенцијом, резултирајући облик дистрибуције је облик правоугаоника.
Равномерна дистрибуција за дискретне случајне променљиве
Свака ситуација у којој је сваки исход у простору узорка подједнако вјероватна користиће једнолику расподјелу. Један пример тога у дискретном случају је котање једне стандардне матрице. Постоји укупно шест страна матрице, а свака страна има исту вероватноћу да буде окренута лицем према горе. Вероватноћа хистограм за ову дистрибуцију је правоугаоног облика, са шест трака које свака имају висину од 1/6.
Равномерна дистрибуција за континуиране случајне променљиве
За пример једнолике дистрибуције у непрекидном подешавању, размотрите идеализовани генератор случајних бројева. Ово ће заиста створити случајни број из одређеног распона вредности. Ако је специфицирано да генератор треба да произведе случајни број између 1 и 4, тада је 3.25, 3, е, 2.222222, 3.4545456 и пи да ли су сви могући бројеви који ће се подједнако произвести.
Будући да укупна површина затворена кривуљом густине мора бити 1, што одговара 100 посто, лако је одредити кривуљу густоће за наш генератор случајних бројева. Ако је број из распона а до б, онда ово одговара интервалу дужине б - а. Да би имала површину од једне, висина би морала бити 1 / (б - а).
На пример, за случајни број генерисан од 1 до 4, висина кривуље густине била би 1/3.
Вероватноће са јединственом кривуљом густоће
Важно је запамтити да висина криве директно не указује на вероватноћу исхода. Умјесто тога, као и код сваке кривуље густине, вјероватности су одређене површинама испод кривуље.
Пошто је једнолика расподјела у облику правоугаоника, вероватноће је врло лако одредити. Уместо да користи рачуница да бисте пронашли подручје испод кривине, једноставно користите неку основну геометрију. Запамтите да је површина правоугаоника његова основа помножена са његовом висином.
Вратите се истом примјеру из ранијег. У овом примеру, Икс је случајни број генерисан између вредности 1 и 4. Вероватноћа да Икс је између 1 и 3 је 2/3 јер то представља површину испод кривуље између 1 и 3.