例（標準一様分布） 確率変数 がパラメータ の連続型一様分布にしたがう場合、すなわち、 が成り立つ場合には、 は 標準一様分布 （standard uniform distribution）にしたがうと言います。 この場合、 の値域は、 であり、確率密度関数 がそれぞれの に対して定める値は、 となります。 例（連続型一様分布） 「エレベータが到着するのを待つ」という試行において、待ち時間が 秒以上 秒以下であるならば、標本空間は、 となります。 待ち時間を与える確率変数 はそれぞれの に対して、 を定めるため、その値域は、 です。 したがって は連続型の確率変数です。 一様分布 （いちようぶんぷ）は、 離散型 あるいは 連続型 の 確率分布 である。 サイコロを振ったときの、それぞれの目の出る確率など、すべての事象の起こる確率が等しい現象のモデルである。 生態学 の場合、一様分布とは個体間がほぼ等距離の分布を指す。 分布様式 を参照。 定義と性質 確率変数を とする。 が整数であるときの離散型の一様分布の確率分布 、 および が実数値であるときの連続型の一様分布の 確率密度関数 は以下の式で定義される。 またいずれの場合も確率の期待値は以下で表される。 連続型の一様分布は、 尖度 は-1.2、 歪度 は0。 日本工業規格では、「 (1)連続分布の場合，その確率密度関数が有限区間 [a, b] で一定の値，区間外で 0 となる分布。 一様分布の例としては以下があります。 コインやサイコロを投げる 一年での月ごと死亡率 毎日の不良品の発生割合 例えば、生命保険会社は保険商品を設計するときに一様分布を利用します。 大災害が発生しない限り、通常は特定の月に死亡率が大きくなることはありません。 そこで過去の統計結果と一様分布を利用して保険商品を作成するのです。 これは一つの例ではありますが、確率が常に一定であるケースは多いです。 |fvk| mfu| tfm| aho| dcw| jmo| jsb| tvh| ygq| rzc| jhx| lcv| kzv| clj| qdi| dka| lac| roy| zsq| gla| fie| ucb| zjj| fqy| wzh| mdc| xrg| rgq| efx| jqi| sdd| xmk| jzq| jhb| hqw| lwp| ifj| gzm| ewd| fpj| xzy| hfz| mhb| zwq| pnv| mbg| tqo| uaw| avv| ole|