两个均匀分布相加的分布类型取决于参数是否相同，具体如下：
-
参数相同时
若两个均匀分布的参数 $a$ 和 $b$ 相同（即 $U（a,b）$），则它们的和仍服从均匀分布。例如，两个 $U（0,1）$ 的随机变量相加，结果仍为 $U（0,2）$。
-
参数不同时
若两个均匀分布的参数 $a$ 和 $b$ 不同（即 $U（a,b）$ 和 $U（c,d）$），则它们的和通常服从 正态分布（高斯分布） ，尤其在样本量较大时趋近于正态分布。具体结论如下：
-
独立同分布情况 ：两个独立均匀分布 $U（a,b）$ 和 $U（c,d）$ 的和的概率密度函数为两个矩形卷积，结果呈三角形分布。
-
大样本近似 ：当样本量足够大时，和的分布趋近于正态分布，其均值等于两个分布参数的平均值，方差等于两个分布方差的和。
-
总结 ：均匀分布相加的分布类型由参数决定，参数相同时仍为均匀分布，参数不同时（且为独立同分布）则趋近于正态分布。
本文《均匀分布相加是什么分布》系辅导客考试网原创，未经许可，禁止转载！合作方转载必需注明出处：https://www.fudaoke.com/exam/2557435.html