連続一様分布
一様分布は任意の分布からの標本化にも有効である。汎用的手法として逆関数法があり、対象とする確率変数の累積分布関数を使う。理論的研究では非常に便利な手法である。シミュレーションでこの手法を使う場合、対象とする変数のCDFを知っている必要があるため、閉形式のCDFが未知の場合について代替手法が生み出されてきた。例えば、棄却サンプリング法がある。
正規分布は、逆関数法が効果的でない重要な例である。しかしボックス-ミューラー変換という正確な手法があり、2つの独立で一様な確率変数を独立な正規分布の確率変数に変えるため、逆変換を使う。
分布の中点 a + b/2 は、一様分布の期待値であり中央値である。標本の平均値と標本の中央値は母集団の中点のバイアスのない推定値だが、どちらも標本の範囲中央(標本の最大値と最小値の平均)ほど効率的ではない。それが中点のUMVU推定である(また、最尤推定値である)。