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均匀分布是指，由无限个数值构成的概率模型。
如果只解决这个问题，那么相比于一直以所使用的长方形的图相比，也是毫不逊色的。
但对于同样的连续无限型概率模型，在后文将要解说的贝塔分布和正态分布等情况下，如果使用长方形的图解进行说明，会难于理解。
那么，在这里，我们用图示来解析概率模型，不再使用长方形的面积图，而是通过其他方法，也就是概率分布图。
概率分布图是指，在“横轴上设定表示事件的数值、在纵轴上设定概率”
的图表。
图表16-6骰子的概率分布图
通过观察图表，我们能够从视觉上对各事件的概率进行计算。
例如，出现2≤x≤4的点数的概率，也就是2～4这3根柱子的高度之和，为：
接下来要做的是，描绘均匀分布的［0，1］-赌盘模型的概率分布图。
该图为6根柱子组成的骰子的概率分布图，需要注意的是，虽然我们可以把它想象成由无限个细微的部分组成，但实际上还是有所差异的（图表16-7）。
首先，横轴上排列着无数个满足条件0≤x≤1的数值x。
因此，图表只存在于0≤x≤1这一取值范围之内，横线AB的高度为1。
这里需要注意的是，“高度1”
所指的并非抽取到各个x的“概率”
。
实际上，正如方才解说的那样，对应各个x的整合性的概率值只有0，如果为1会很奇怪。
例如，在x＝0.5时，纵向线段CD的长度1，而这并不是抽取到0.5的概率。
图表16-7均匀分布的概率分布图
在诸如均匀分布这种连续型概率模型中，用来表示的概率并不是“高度”
，而是“面积”
。
如果考虑面积的话，那么CD只是一条线段，面积为0，这样想就符合了整合性的要求。
例如，基本事件{0.5≤x＜0.7}的概率，也就是图表16-8中涂有颜色的长方形的面积。
该长方形的横为0.2，纵为1，因此面积为0.2×1＝0.2，这与上一节中所解说的基本事件{0.5≤x＜0.7}的概率是一致的。
图表16-8在连续型的概率分布图中，用面积表示概率
用比喻性的方式来解释“概率的密度”
与“概率”
的关系，则就像是“速度”
和“距离”
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