# Distribuzione continua uniforme

In teoria delle probabilità la distribuzione continua uniforme è una distribuzione di probabilità continua che è uniforme su un insieme, ovvero che attribuisce la stessa probabilità a tutti i punti appartenenti ad un dato intervallo [a,b] contenuto nell'insieme.

## Definizione

La distribuzione continua uniforme ${\mathcal {U}}(S)$ su un insieme misurabile S, di misura finita non nulla, è una distribuzione di probabilità che attribuisce a tutti i sottoinsiemi di S con la stessa misura la stessa probabilità di verificarsi.
La sua densità di probabilità è un multiplo della funzione indicatrice dell'insieme S,
    $f(x)={\frac {1}{\mu (S)}}\ 1_{S}={\begin{cases}1/\mu (S)&x\in S\\0&x\not \in S\end{cases}}$
dove $\mu (S)$ è la misura dell'insieme S.
In particolare ogni sottoinsieme misurabile A di S ha una probabilità di verificarsi proporzionale alla propria misura:
    $P(A)={\frac {\mu (A)}{\mu (S)}}$.

## Su un intervallo

La distribuzione uniforme continua viene solitamente definita su un intervallo $S=[a,b]\subset \mathbb {R}$; in questo caso viene indicata ${\mathcal {U}}(a,b)={\mathcal {U}}([a,b])$.
La sua densità di probabilità è
    $f(x)={\frac {1}{b-a}}$ su $[a,b]$.
Come intervallo $[a,b]$, inoltre, viene spesso preso l'intervallo unitario $I=[0,1]$, che può essere sempre ricondotto al caso precedente tramite una trasformazione lineare, ovvero considerando la variabile aleatoria $Y=a+(b-a)X$ al posto di $X$. In particolare, la variabile aleatoria 1-X segue la stessa distribuzione ${\mathcal {U}}(0,1)$.
In questo caso la densità di probabilità diventa
    $f(x)=1$ su $I$,
la funzione di ripartizione è
    $F(x)=x$ su $I$,
e la probabilità di un intervallo $[x_{1},x_{2}]\subset I$ è pari alla sua lunghezza:
    $P([x_{1},x_{2}])=x_{2}-x_{1}\$
(nel caso generale la probabilità di un intervallo è proporzionale alla sua lunghezza).
Per il calcolo delle probabilità i singoli valori f(0) e f(1) sono ininfluenti: basta che la densità di probabilità resti invariata quasi ovunque. Talvolta vengono posti pari a 0, prendendo la funzione indicatrice dell'intervallo aperto $]0,1[$, o a 1/2, prendendo come densità di probabilità la funzione rettangolo (in questo caso la distribuzione è anche chiamata distribuzione rettangolare).

### Caratteristiche

Se X è una variabile aleatoria di distribuzione uniforme ${\mathcal {U}}(0,1)$, allora $Y=a+(b-a)X$ è una variabile aleatoria di distribuzione uniforme ${\mathcal {U}}(a,b)$, le cui caratteristiche si ricavano facilmente da quelle di X.
Le due variabili aleatorie hanno
* speranza matematica
    $E[X]={\frac {1}{2}},\qquad E[Y]=a+(b-a)E[X]={\frac {a+b}{2}}$;
* varianza
    ${\text{Var}}(X)={\frac {1}{12}},\qquad {\text{Var}}(Y)=(a-b)^{2}{\text{Var}}(X)={\frac {(a-b)^{2}}{12}}$;
* funzione caratteristica
    $\phi _{X}(t)=E[e^{itX}]={\frac {e^{it}-1}{it}},\qquad \phi _{Y}(t)=e^{iat}g_{X}((b-a)t)={\frac {e^{ibt}-e^{iat}}{ibt-iat}}$;
* funzione generatrice dei momenti
    $g_{X}(t)=E[e^{tX}]={\frac {e^{t}-1}{t}},\qquad g_{Y}(t)=e^{at}g_{X}((b-a)t)={\frac {e^{bt}-e^{at}}{bt-at}}$;
Dalla funzione generatrice dei momenti si ricavano (per il più generale Y) i momenti semplici
    $\mu _{n}(Y)={\frac {b^{n+1}-a^{n+1}}{(n+1)(b-a)}}$;
siccome la variabile aleatoria centrata $Y-E[Y]$ segue una distribuzione uniforme su $[-{\tfrac {b-a}{2}},{\tfrac {b-a}{2}}]$, si ricavano immediatamente i momenti centrali di Y
    $m_{n}(Y)=\mu _{n}(Y-E[Y])={\begin{cases}{\frac {(b-a)^{n}}{(n+1)2^{n}}}&n=2k\\0&n=2k+1\end{cases}}.$
In particolare si trovano gli indici di asimmetria e di curtosi
    $\gamma _{1}(Y)=0,\qquad \gamma _{2}(Y)=-{\frac {6}{5}}$.
Infine, l'entropia di Y è
    $H(Y)=\log(b-a)$.

### Altre distribuzioni

Ogni distribuzione di probabilità univariata (cioè sui numeri reali) è legata alla distribuzione uniforme ${\mathcal {U}}(0,1)$. Se X segue la distribuzione uniforme su $[0,1]$ ed F è una qualunque funzione di ripartizione, prendendo la funzione
    $F^{-1}(x)=\inf\{y\in \mathbb {R} \colon F(y)\geqslant x\}$
si può definire una variabile aleatoria
    $Y=F^{-1}(X)$
che ha proprio F come funzione di ripartizione.
Ad esempio, $Y=-{\tfrac {\log X}{\lambda }}$ segue la distribuzione esponenziale ${\mathcal {E}}(\lambda )$.
In informatica questa proprietà viene chiamata metodo dell'inversione e viene utilizzata per trasformare un generatore "casuale" di campioni per X in un generatore di campioni per Y.
La somma $X_{1}+X_{2}$ di due variabili aleatorie variabili indipendenti con la medesima distribuzione uniforme ${\mathcal {U}}(a,b)$ segue una distribuzione triangolare simmetrica (distribuzione di Simpson).
Più in generale, la distribuzione di Irwin-Hall descrive la somma $X_{1}+...+X_{n}$ di n variabili aleatorie variabili indipendenti con la medesima distribuzione uniforme ${\mathcal {U}}(0,1)$.
La distribuzione Beta $\mathrm {B} (1,1)$ corrisponde alla distribuzione uniforme ${\mathcal {U}}(0,1)$. Inoltre, se X segue questa distribuzione uniforme, allora $Y=1-{\sqrt[{n}]{X}}$ segue la distribuzione Beta $\mathrm {B} (1,n)$.
Il parallelo della distribuzione continua uniforme tra le distribuzioni discrete è la distribuzione discreta uniforme, definita su un insieme finito S, che attribuisce ad ogni suo sottoinsieme una probabilità di verificarsi pari alla propria cardinalità. (In altri termini è la stessa definizione, con una diversa misura.)