均勻分布

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均勻分布是生態學一個名詞。

歷史名詞是歷史上曾出現的事件及事物的名稱^[1]，例如「禪讓」，傳說古代實行舉薦賢能之人為首領繼承人的一種制度，據文獻記獻：有堯舉舜、舜舉禹^[2]、禹先舉皋陶、皋陶死禹又舉益等歷史故事。

名詞解釋

在概率論和統計學中，均勻分布也叫矩形分布，它是對稱概率分布，在相同長度間隔的分布概率是等可能的。均勻分布由兩個參數a和b定義，它們是數軸上的最小值和最大值，通常縮寫為U（a，b）。

統計學中，當使用p值作為簡單零假設的檢驗統計量，並且檢驗統計量的分布是連續的，則如果零假設為真，則p值均勻分布在0和1之間。

從均勻分布抽樣

運行仿真實驗有很多應用。許多編程語言能夠生成根據標準均勻分布有效分布的偽隨機數。

如果u是從標準均勻分布中採樣的值，則如上所述，的值遵循由a和b參數化的均勻分布。

從任意分布抽樣

均勻分布對於任意分布的採樣是有用的。一般的方法是使用目標隨機變量的累積分布函數（CDF）的逆變換採樣方法。這種方法在理論工作中非常有用。由於使用這種方法的模擬需要反轉目標變量的CDF，所以已經設計了cdf未以封閉形式知道的情況的替代方法。一種這樣的方法是拒收抽樣。

正態分布是逆變換方法效率不高的重要例子。然而，有一個確切的方法，Box-Muller變換，它使用逆變換將兩個獨立的均勻隨機變量轉換成兩個獨立的正態分布隨機變量。

量化誤差

在模數轉換中，發生量化誤差。該錯誤是由於四捨五入或截斷。當原始信號比一個最低有效位（LSB）大得多時，量化誤差與信號不顯着相關，並具有大致均勻的分布。因此，RMS誤差遵循該分布的方差。