離散型均匀分佈 n=5 where n=b-a+1概率質量函數 |
 累積分佈函數 |
參數 | 

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支撑集 |  |
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概率質量函数 |  |
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累積分佈函數 |  |
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期望值 |  |
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中位數 |  |
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眾數 | N/A |
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方差 |  |
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偏度 |  |
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峰度 |  |
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信息熵 |  |
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動差生成函數 |  |
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特性函数 |  |
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在統計學及概率理論中,離散型均匀分佈是離散型概率分佈,其中有限個數值擁有相同的概率。離散型均匀分佈的另一種說法為「有限個結果,各結果的概率均相同」。
像均勻的骰子就是離散型均匀分佈的例子,可能的值為1, 2, 3, 4, 5, 6,而每一個數字的機率都是1/6。但若同時丟二個均勻骰子,將其值相加,就不是離散型均匀分佈了,因為各個和的機率不同。
離散型均匀分佈常用來描述結果為數字的分佈,不過離散型均匀分佈也可以描述結果是有限集合的分佈。例如隨機置換就是由已知長度的置換中均勻隨機產生的組合,而均勻生成樹是由給定的樹中均勻隨機產生的生成树。
離散型均匀分佈在本質上是非参数(non-parametric)的。不過要表示其值很容易,就用[a,b]之間的所有整數即可,因此a和b就是離散型均匀分佈的主要參數(也常常改為考慮區間[1,n],只保留一個參數n)。若用這種表示法,針對任意k ∈ [a,b]的累积分布函数(CDF)為

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| | | 有限支集 离散单变量 | |
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| 无限支集 离散单变量 | |
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| 紧支集 连续单变量 | |
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| 半无限区间支集 连续单变量 | |
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| 无限区间支集 连续单变量 | |
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| 可变类型支集 连续单变量 | |
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| 混合连续离散单变量 | |
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| 多元(联合) | |
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| 定向 | |
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| 退化和奇异 | |
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| 族 | |
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