Что верно для равномерного распределения Uniform(a, b)?

AПлотность растёт по мере приближения к b, поэтому квантиль всегда ближе к b, а среднее смещено в сторону правой границы интервала [a, b]
BДисперсия не зависит от b, потому что все значения равновероятны, а среднее всегда совпадает с серединой интервала независимо от длины интервала [a, b]
CВероятность ровно в точке a больше нуля, потому что это граница интервала, а плотность на границах ведёт себя иначе, чем во внутренних точках интервала
DПлотность постоянна на интервале, среднее находится посередине между a и b, а квантиль меняется линейно по уровню при равномерном распределении
Правильный ответ. У равномерного Uniform(a, b) плотность постоянна, поэтому функция распределения и квантиль меняются линейно на интервале.

Разбор

Равномерная модель означает отсутствие предпочтительных значений внутри диапазона, поэтому плотность одинакова для всех точек интервала. Из-за этого функция распределения растёт равномерно, и квантиль легко интерпретируется как пропорциональная позиция внутри интервала. При этом, как и у любой непрерывной модели, вероятность ровно в точке равна нулю — поэтому варианты с «ростом плотности к b» или «вероятностью в точке a больше нуля» неверны.

Проверь себя · 1/3разбор после ответа
Вы моделируете время до следующей покупки пользователя, если покупки происходят с примерно постоянной интенсивностью и без заметной сезонности в коротком окне. Какая модель распределения чаще всего подходит как первое приближение?
Тренировать статистику в Telegram

Ещё вопросы по теме «Непрерывные распределения»