均一分布とは何ですか？
統計において、すべての結果が等しく発生する確率分布のタイプ。 各変数は、結果になる確率が同じです。 カードのデッキには、ハート、クラブ、ダイアモンド、またはスペードを引く可能性が同様にあるため、その中に均一な分布があります。 コイントスで頭か尾のどちらかを得る確率は同じであるため、コインの分布も均一です。
均一な分布は水平の直線として視覚化できるため、コインフリップが頭または尾を返す場合、両方とも確率p = 0.50であり、y軸から0.50の線で表されます。
均一分布について
均一分布には、離散分布と連続分布の2種類があります。 ダイスを転がすことの可能な結果は、離散的な均一分布の例を提供します。1、2、3、4、5、または6を転がすことは可能ですが、2.3、4.7、または5.5を転がすことはできません。 したがって、ダイスのロールは、各結果に対してp = 1/6の離散分布を生成します。
一部の均一分布は、離散的ではなく連続的です。 理想化された乱数ジェネレータは、連続した均一な分布と見なされます。 このタイプの分布では、すべての変数に均等に出現する機会がありますが、存在できる連続した（または無限の）ポイントがあります。
正規分布、カイ二乗、スチューデントのt分布など、その他の重要な連続分布がいくつかあります。 可能な結果が2つしかない一様分布は、二項分布の特殊なケースです。
また、分布に関連付けられたデータ生成またはデータ分析機能がいくつかあり、データセット内の変数とその分散を理解するのに役立ちます。 これらの関数には、確率密度関数、累積密度、モーメント生成関数が含まれます。
重要なポイント
- 均一分布は、結果が等しくなる確率分布です。均一分布には、離散分布と連続分布の2種類があります。 前者のタイプの分布では、各結果は離散的です。 連続分布では、結果は連続的で無限です。
均一分布の視覚化
分布は、データのセットをグラフとして、または発生する可能性がより低いまたはより高い確率変数を示すリストとして視覚化する簡単な方法です。 確率分布にはさまざまな種類があり、均一分布はおそらく最も単純なものです。
一様分布では、変数のセットはすべてまったく同じ可能性があります。 この分布は、棒グラフまたは折れ線グラフとして表示される場合、潜在的な結果ごとに同じ高さを持ちます。 このように、それは長方形のように見える可能性があるため、長方形分布と呼ばれることもあります。 トランプのデッキから特定のスーツを引く可能性を考えると、スペードを引くのと同じように、つまり1/4の確率でランダムにハートを引く可能性があります。
