均勻分佈的數學期望是分佈區間左右兩端和的平均值，方差為分佈區間左右兩端差值平方的十二分之一。即，若X服從[a,b]上的均勻分佈，則數學期望EX，方差DX計算公式分別為：對這道題本身而言，數學期望EX=（2+4）/2=3；方差DX=（4-2）²/12=1/3擴充套件資料均勻分佈在機率論和統計學中，均勻分佈也叫矩形分佈，它是對稱機率分佈，在相同長度間隔的分佈機率是等可能的。均勻分佈由兩個引數a和b定義，它們是數軸上的最小值和最大值，通常縮寫為U（a，b）。數學期望在機率論和統計學中，數學期望(mean)（或均值，亦簡稱期望）是試驗中每次可能結果的機率乘以其結果的總和，是最基本的數學特徵之一。它反映隨機變數平均取值的大小。方差方差是在機率論和統計方差衡量隨機變數或一組資料時離散程度的度量。機率論中方差用來度量隨機變數和其數學期望（即均值）之間的偏離程度。統計中的方差（樣本方差）是每個樣本值與全體樣本值的平均數之差的平方值的平均數。在許多實際問題中，研究方差即偏離程度有著重要意義。
均勻分佈的數學期望是分佈區間左右兩端和的平均值，方差為分佈區間左右兩端差值平方的十二分之一。即，若X服從[a,b]上的均勻分佈，則數學期望EX，方差DX計算公式分別為：對這道題本身而言，數學期望EX=（2+4）/2=3；方差DX=（4-2）²/12=1/3擴充套件資料均勻分佈在機率論和統計學中，均勻分佈也叫矩形分佈，它是對稱機率分佈，在相同長度間隔的分佈機率是等可能的。均勻分佈由兩個引數a和b定義，它們是數軸上的最小值和最大值，通常縮寫為U（a，b）。數學期望在機率論和統計學中，數學期望(mean)（或均值，亦簡稱期望）是試驗中每次可能結果的機率乘以其結果的總和，是最基本的數學特徵之一。它反映隨機變數平均取值的大小。方差方差是在機率論和統計方差衡量隨機變數或一組資料時離散程度的度量。機率論中方差用來度量隨機變數和其數學期望（即均值）之間的偏離程度。統計中的方差（樣本方差）是每個樣本值與全體樣本值的平均數之差的平方值的平均數。在許多實際問題中，研究方差即偏離程度有著重要意義。