Uniform(stats)
Uniform()所属R语言包：stats
The Uniform Distribution
均匀分布
译者：生物统计家园网 机器人LoveR
描述----------Description----------
These functions provide information about the uniform distribution on the interval from min to max. dunif gives the density, punif gives the distribution function qunif gives the quantile function and runif generates random deviates.
这些功能提供约间隔从minmax均匀分布的信息。 dunif给人的密度，punif给出了分布函数qunif给的分量函数和runif产生随机的偏离。
用法----------Usage----------
dunif(x, min=0, max=1, log = FALSE)
punif(q, min=0, max=1, lower.tail = TRUE, log.p = FALSE)
qunif(p, min=0, max=1, lower.tail = TRUE, log.p = FALSE)
runif(n, min=0, max=1)
参数----------Arguments----------
参数：x,q
vector of quantiles.
位数的向量。
参数：p
vector of probabilities.
概率向量。
参数：n
number of observations. If length(n) > 1, the length is taken to be the number required.
观测数。如果length(n) > 1，长度是所需的数量。
参数：min,max
lower and upper limits of the distribution. Must be finite.
分布的上限和下限。必须是有限的。
参数：log, log.p
logical; if TRUE, probabilities p are given as log(p).
逻辑;如果为TRUE，概率P日志（P）。
参数：lower.tail
logical; if TRUE (default), probabilities are P[X ≤ x], otherwise, P[X > x].
逻辑;如果是TRUE（默认），概率P[X ≤ x]，否则，“P[X > x]。
Details
详情----------Details----------
If min or max are not specified they assume the default values of 0 and 1 respectively.
如果min或max没有指定他们0和1分别承担的默认值。
The uniform distribution has density
均匀分布密度
for min ≤ x ≤ max.
min ≤ x ≤ max。
For the case of u := min == max, the limit case of X == u is assumed, although there is no density in that case and dunif will return NaN (the error condition).
为u := min == max，X == u的极限情况下假定，虽然没有在这种情况下的密度和dunif将返回NaN（错误条件）。
runif will not generate either of the extreme values unless max = min or max-min is small compared to min, and in particular not for the default arguments.
runif不会产生极端值，除非max = min或max-minmin，特别是不适合的默认参数是比较小。
注意----------Note----------
The characteristics of output from pseudo-random number generators (such as precision and periodicity) vary widely. See .Random.seed for more information on R's random number generation algorithms.
从伪随机数发生器（如精度和频率）输出的特点千差万别。看到.Random.seedR的随机数生成算法的更多信息。
参考文献----------References----------
The New S Language. Wadsworth & Brooks/Cole.
参见----------See Also----------
RNG about random number generation in R.
RNG约在R随机数生成
Distributions for other standard distributions.
其他标准分布的分布。
举例----------Examples----------
u <- runif(20)
## The following relations always hold :[＃下面的关系，始终坚持：]
punif(u) == u
dunif(u) == 1
var(runif(10000))#- ~ = 1/12 = .08333[ - 〜= 1/12 = 0.08333]
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发表于 2012-2-16 20:03:27
