单变量均匀分布的概率密度函数：

单变量均匀分布的累积分布函数：

单变量均匀分布的均值和方差：

单变量均匀分布的中位数：

二维概率密度函数：

二维累积分布函数：

二维均值和方差：

协方差：

生成服从均匀分布的伪随机数样本：

比较直方图和概率密度函数：

分布参数估计：

从样本数据中估计分布参数：

比较样本的密度直方图和估计分布的概率密度函数：

多变量均匀分布的分布参数估计：

从样本数据估计分布参数：

任何维数的偏度和峰度是常量：

多变量均匀分布的分量不相关：

以参数的函数形式表示不同矩量的解析式：

Moment:

具有符号式阶数的解析式：

CentralMoment:

具有符号式阶数的解析式：

FactorialMoment:

Cumulant:

具有符号式阶数的解析式：

多变量均匀分布的不同混合矩：

具有符号式阶数的解析式：

混合中心矩：

具有符号式阶数的解析式：

混合阶乘矩：

混合累积量：

具有符号式阶数的解析式：

风险函数：

二维风险函数：

分位数函数：

多变量均匀分布的边缘分布是均匀分布：

在参数中对 Quantity 一致的使用产生了 QuantityDistribution:

求高和宽相互独立并服从均匀分布的长方形的平均面积：

Quantity 参数只需要在每一维中保持一致：

求平均高度和平均重量：

求一个随机选择的点位于区间左侧的概率：

求在一个圆圈上随机选择的两个点构成一个小于 的角度的概率：

在一个圆环上生成服从均匀分布的点：

从一个分布的逆累积分布函数获得一个随机数;

喷泉的喷嘴以速度 和角度 喷水，以相等的概率在 和 之间变化. 求水触及地面的期望水平距离：

一个随机长方形的边长在10米和20米之间均匀分布：

求高和宽相互独立并服从均匀分布的长方形的平均面积：

比较边长均匀分布正方形的平均面积：

正弦信号的相位角 在 到 之间均匀分布. 求 位于 和 之间的概率：

求相位角小于等于 的概率：

求 的平均值：

求 在平均值的一个标准差内的概率：

两列火车到达车站的时间互相独立并停留10分钟. 如果到达时间服从均匀分布，求两列火车在一小时内在该站相遇的概率：

两列火车相遇的区域：

轴的生产与轴承座的生产无关. 轴的直径 在 上服从均匀分布，轴承座内径 在 上服从均匀分布. 已知两直径之间的最优差值至多为 ，求轴能够装入轴承座的概率：

以蓝色显示轴，以粉色显示洞：

一台设备的寿命具有均匀分布，求该设备的可靠性：

风险函数随时间而增加：

求这样的两台设备串联的可靠性：

求这样的两台设备并联的可靠性：

当 max1=10 且 max2=15 时，比较两个系统的可靠性：

在同一幅图形中绘制分布函数及其直方图：

比较概率密度函数与它的直方图形式：

比较累积分布函数与它的直方图形式：

生成在 和 之间均匀分布的白噪声：

当按一定比例进行缩放和平移时，新生成的分布仍然是均匀分布：

需要假定尺度缩放的符号或数值：

截断：

与其它分布的关系：

个均匀分布变量的和服从 UniformSumDistribution：

变量个数有定义的情形：

个均匀分布变量的均值服从 BatesDistribution：

明确计算概率密度函数：

DiscreteUniformDistribution 是离散形式的 UniformDistribution：

两个均匀随机变量的均值，是一个 TriangularDistribution：

明确计算概率密度函数：

使用特征函数显示：

ExponentialDistribution 是 的极限分布，其中 服从均匀分布：

BetaDistribution 是均匀分布变量的次序分布：

BetaDistribution 是 UniformDistribution 的一种变换：

ArcSinDistribution 是 UniformDistribution 的一种变换：

UniformDistribution 是 BetaDistribution 的一种变换：

UniformDistribution 是 KumaraswamyDistribution 的一种变换：

UniformDistribution 是 PowerDistribution 的一种变换：

ChiSquareDistribution 是 UniformDistribution 的一个变换：

LaplaceDistribution 是 UniformDistribution 的一个变换：

LogisticDistribution 是 UniformDistribution 的一个变换：

UniformDistribution 是 VonMisesDistribution 的一个特例：

WeibullDistribution 是 UniformDistribution 的一个变换：

WaringYuleDistribution 是 GeometricDistribution 与 UniformDistribution 的参数混合：

两个单变量均匀分布的 copula 分布是一个二维均匀分布：

当 min 和 max 均不是实数时，UniformDistribution 没有定义：

当 min ≥ max 时，UniformDistribution 没有定义：

用无效符号替代参数输出，得到的计算结果没有任何意义：

绘制不同 max 值的概率密度函数，同时显示 CDF 等高线：