Distribución uniforme discreta

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Distribución uniforme discreta
n=5, donde n=b-a+1Función de probabilidad
n=5, donde n=b-a+1.función de distribución
Opciones	${\ estilo de visualización a \ en (...,-2,-1,0,1,2,...)}$ ${\ estilo de visualización b \ en (...,-2,-1,0,1,2,...)}$ ${\ Displaystyle n=b-a+1}$
Transportador	$k\en \{a,a+1,...,b-1,b\}$
Función de probabilidad	${\begin{matriz}{\frac {1}{n)),&a\leq k\leq b\ \\0,&{\mbox{otro}}\end{matriz}}$
función de distribución	${\begin{matriz}0,&k<a\\{\frac {k-a+1}{n)),&a\leq k\leq b\\1,&k>b\end{matriz))$
Valor esperado	${\ fracción {a+b}{2}}$
Mediana	${\ fracción {a+b}{2}}$
Moda	No
Dispersión	${\frac{n^{2}-1}{12}}$
Coeficiente de asimetría	${\ estilo de visualización 0}$
Coeficiente de curtosis	$-{\frac {6(n^{2}+1)}{5(n^{2}-1)}}$
entropía diferencial	${\ estilo de visualización \ ln n}$
Función generadora de momentos	${\frac {e^{at}-e^{(b+1)t}}{n(1-e^{t}})}}$
función característica	${\frac {e^{iat}-e^{i(b+1)t}}{n(1-e^{it})}}$

En la teoría de la probabilidad, una variable aleatoria tiene una distribución uniforme discreta si toma un número finito de valores con probabilidades iguales , respectivamente, la probabilidad de cada valor es $norte$ ${\ estilo de visualización 1/n.}$

Ejemplos

Cuando se lanza una moneda , la variable aleatoria toma el valor , si sale cara , o 0 si sale cruz . La probabilidad de que salga uno de los dos valores es 1/2, la misma para ambos valores, por lo que la variable aleatoria tiene una distribución uniforme discreta. $una$

Al lanzar un dado, una variable aleatoria, el número de puntos en el borde, toma uno de los 6 valores posibles: . La probabilidad de sacar un punto de seis es 1/6, la misma para cada punto, por lo que la variable aleatoria tiene una distribución uniforme discreta. $\{1,2,3,4,5,6\}$

La distribución puede ser tanto discreta como continua. En el caso de una distribución discreta, esta es tal distribución cuando la probabilidad de cada uno de los valores de la variable aleatoria es la misma. Si hay N número de valores posibles. Nos paramos en la parada de autobús, hay un intervalo de tráfico de 10 minutos. En cada momento aleatorio (cuando nos detenemos) la probabilidad de que el autobús se vaya en 1 minuto es 1/10. ¿Cuál es la probabilidad de que el autobús salga dentro de 4 minutos? Para establecer una variable aleatoria, debe establecer la densidad de distribución de probabilidad en un segmento determinado.

Véase también

Distribuciones de probabilidad
Discreto	Bernoulli Binomio Geométrico hipergeométrico logarítmico binomio negativo veneno Uniforme discreto multinomial
Absolutamente continuo	Beta Weibulla Gama- hiperexponencial Gompertz Kolmogorov cauchy Laplace logaritmo normal Normal (Gaussiano) Logístico Nakagami Pareto Pearson semicircular uniforme continuo Arroz Rayleigh Alumno Tracey - Vidoma Pescador Chi-cuadrado Exponencial Varianza-gamma Normal multivariado cópula