均匀分布的上下界是什么？

Question

如果我必须在模拟中使用均匀分布，那么下限和上限是什么意思？例如，对于指数分布，我必须指定两个事件之间的时间。并与统一分配？

Answer 1

下限和上限指定概率均匀的范围。例如，假设您前往巴士站，巴士每五分钟到达一次。如果你随机前往公共汽车站，你在站等待的时间将会有0分钟的下限和5分钟的上限。如果你要去公交车站1000次，并画出你等待的时间，你会看到0到5分钟之间的均匀分布。

这里是你如何可以使它在python：

import numpy as np 
from matplotlib import pyplot as plt 
t = np.random.uniform(low=0, high=5, size=1e3) 
plt.hist(t, bins=25, color='#75BEBB') 
plt.xlabel('Time waiting at bus stop [minutes]') 
plt.ylabel('Number of Times') 
plt.xlim([-1, 6]) 
plt.ylim([0, 75]) 

这使得下面的情节

如果你谈论的概率，你会希望通过一系列规范化。以上述相同的例子，通过将每个分区除以5（上限 - 下限）来标准化将告诉我们我们可以等待将来多久。

这表明，对于任何分钟，M，0-5有20％的机会，我们将等待总线分m，并等待其他任何长度的0％机会时间。

P（T）= 1/5 0 < = T < = 5，否则为0

所以对你的模拟，如果您有与均匀分布指定两个事件之间的时间，以较低的和L型和U的上限，分别从均匀分布提取货样，像这样：

t = np.random.uniform(low=l, high=u, size=numberSamplesInSimulation) 

有关详细信息有a nice writeup on wikipedia。