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均勻分佈是統計學中的一種基本概率分佈，它描述了一個隨機變量在某個牢固區間內各個地位取值的概率是相稱的。在數學上，均勻分佈平日用持續型隨機變量的概率密度函數來表示。 總結來說，均勻分佈可能用如下函數來描述：f(x) = 1/(b-a)，其中a跟b分辨是分佈區間的閣下端點，x是區間內咨意一點，且a < x < b。當x在區間外時，f(x) = 0。 具體地，均勻分佈存在以下特點：起首，因為概率密度函數在區間內是常數，因此其圖像表示為一條程度線；其次，因為概率密度在區間外為零，圖像在區間兩側浮現直線降落至x軸；最後，均勻分佈的累積分佈函數是直線斜率遞增的函數，這反應了隨機變量取值的累積概率是線性增加的。 在現實利用中，均勻分佈常用於模仿等概率變亂。比方，在打算機科學中，偽隨機數生成器常常利用均勻分佈來生成在某一範疇內均勻分佈的隨機數。在工程計劃中，當須要假設某個物理量的取值在某一範疇內等概率呈現時，也會用到均勻分佈。 最後，值得注意的是，固然均勻分佈在現實上簡單明白，但在現實利用中，特別是在樣本量較小的情況下，須要謹慎處理數據，以避免因分佈假設不當而招致的錯誤結論。