全文共分四章,第一章首先介绍了区间数据问题的背景,然后将所见到的一些关于分布函数的最新研究成果作了一个简要介绍,最后指出了该文研究的主要问题是估计分布函数,所用的方法是利用随机逼近的办法估计一个离散均匀分布随机变量的所有可能取值,再利用连续函数离散化的办法给出了连续型随机变量分布函数的估计;第二章对两点均匀分布的情况作了详细的讨论,不仅给出了未知点的估计方法,而且证明了估计量的收敛速度可以接近O（n<-1/3>）;第三章把第二章的结论推广到m个点的情况（m是大于2的自然数）,在一定的条件下,证明了向量（x<,1>),x<,2>,…x<,m>）的估计量的接近O（n<-1/3>）的收敛速度;第四章在第三章结论的基础上,利用连续函数离散化的办法给出了连续型随机变量分布函数的估计,并获得了该估计量的最优收敛速度为O（n<-1/3>）.