均匀分布的函数（均匀分布的分布密度函数）

1. 均匀分布的似然函数
2. 均匀分布的分布密度函数
3. 两个均匀分布相加是什么分布
4. 什么函数图像均匀

均匀分布的似然函数

最大似然估计是一种统计方法，它用来求一个样本集的相关概率密度函数的参数。这个方法最早是遗传学家以及统计学家罗纳德·费雪爵士在1912年至1922年间开始使用的。

均匀分布f(x)=1/a,0＜x≤a，其它，f(x)=0.

求f(x)中的未知参数a的最大似然估计

解：f(X1,X2,X3,...Xn) = 1/(a^n), 0<X≤a,= 1/(a^n), 0<max(X1,X2,X3,...Xn)≤a

所以，a的最大似然估值= max(X1,X2,X3,...Xn).f(z)= nz^(n-1)/a^n, 0<z<a; = 0, 其它。

这种参数估值的一个例子：假如敌方的坦克编号是真实的，001, 002, 003, ...., 101,.... 。

似然函数是用来描述一个概率模型的参数，给定一组数据，它描述了参数的值。

对于一个离散型概率分布，似然函数通常定义为：L(θx)=∏p(xiθ)，其中x是样本点，θ是参数。 对于连续型概率分布，似然函数通常定义为：L(θx)=f(xθ)，其中f是概率密度函数，x是样本点，θ是参数。 均匀分布的似然函数：设X服从区间[a, b]上的均匀分布，则其密度函数为f(xa, b)=1/(b-a)，其中a<=x<=b。 根据上述定义，均匀分布的似然函数为：L(a, bx)=∏1/(b-a)，其中x是样本点，a和b是参数。

均匀分布的分布密度函数

均匀分布，uniform distribution，指的是在一定取值范围内的发生/出现的概率是相同的。

例如使用python或matlab经常用到随机数取值范围(-1, 1) ，这个random函数就是个均匀分布函数。 代表每个在-1到1之间的数都有相同的概率出现。

两个均匀分布相加是什么分布

分布相加得到的分布还是原来的分布。 因为n个均匀分布随机变量相加得到的新的随机变量符合高斯分布，这叫中心极限定理。

先说结论，两个均匀分布相加是正常态分布。两个独立的均匀分布相加，结果概率密度函数类似卷积结果，即两个矩形卷积，是三角形。不断重复的话，最后会越来越趋近高斯分布。两个均匀分布相加在系统当中呈现出正常态分布的基本模式类型。

什么函数图像均匀

均匀函数图像是指其图像在整个定义域内具有相同或相似的特征，不会出现局部突变或不连续的情况。比如线性函数、三角函数和指数函数等都可以被认为是均匀函数图像。

线性函数的图像是一条直线，具有相同的斜率和变化趋势；三角函数的图像在周期内表现出相似的波动特征；指数函数的图像逐渐增长或逐渐衰减，没有出现突变或断裂的情况。

这些函数图像在整个定义域内都保持了一致的特征，因此可以被视为是均匀的。

matlab直方图均衡化的函数只有一个histeq，它是用于图像处理的。histeq的作用是把“图像”的直方图均衡化。

直方图均衡化是图像处理领域中利用图像直方图对对比度进行调整的方法。

这种方法通常用来增加许多图像的全局对比度，尤其是当图像的有用数据的对比度相当接近的时候。通过这种方法，亮度可以更好地在直方图上分布。

这样就可以用于增强局部的对比度而不影响整体的对比度，直方图均衡化通过有效地扩展常用的亮度来实现这种功能

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