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概率论max和min分布如何理解,概率中min和max

来源:互联网 浏览:72次 时间:2023-04-08
max与min函数的概率分布思考

@(概率论)

给定一样本序列则:
max(X1,X2,...,Xn)≤a?X1≤a,X2≤a,...,Xn≤a

min(X1,X2,...,Xn)≥a?X1≥a,X2≥a,...,Xn≥a

即:最大值小于时,则表示碰到天花板,每一个元素都是在天花板下,即,每一个都小于这个极限值。

最小值大于时,则每个元素都将大于这个底线值。

这是关于max,min的最基本的知识储备。

因此:

P(max(X1,X2,...,Xn)≤a)=P(X1≤a,X2≤a,...,Xn≤a)

P(min(X1,X2,...,Xn)≥a)=P(X1≥a,X2≥a,...,Xn≥a)

这是可以直接求解类型。

而,

P(max(X1,X2,...,Xn)≥a)=1?P(max(X1,X2,...,Xn)≤a)

特别注意转化时是以max这一整块为单位的。

同理:

P(min(X1,X2,...,Xn)≤a)=1?P(min(X1,X2,...,Xn)≥a)

max不能转化到min,这是需要注意的细节。一定都是只在min或者max自己的范围内进行。也就是说max,min只是一种关系,设这种关系是f(x),

则:

P(f(x)≤a)=1?P(f(x)>a)

P(f(x)≥a)=1?P(f(x)<a)

道理是一模一样。

然后根据最小值大于某值,则根据底线思维,每个值都大于这个值,再根据变量之间的独立性,拆开成多份。

最大值小于某只,根据上限思维,每个值都小于这个值,再根据变量之间的独立性,拆开成多份。