次序统计量及其分布 求次序统计量数学期望

为什么极差也是次序统计量？ 这个问题我一直收藏着。我现在觉得似乎这个问题根本不是个问题。同类事物之间的加减运算，肯定不能出现一个新鲜玩意(这里咱们还是不要讨论哲学)。一男一女加到一起，只能造出人来，造不出其他物种来。希望我这个很不合适的比方有助于您的理解。如何求均匀分布最大次序统计量的期望 1、先求出最大次序统计量的概率密度函数fn(x)（数理统计书上一定会有的！自己去看）2、再利用求期望的积分公式，即对x·fn(x)求积分，得出来的值就是最大次序统计量的期望。值得注意的是，对于独立同分布的简单随机样本，虽然每个样本的期望、方差与总体的是相同的；但是次序统计量的期望、方差与总体的是不同的。在相同长度间隔的分布概率是等可能的。均匀分布由两个参数a和b定义，它们是数轴上的最小值和最大值，通常缩写为U（a，b）。向左转|向右转扩展资料：均匀分布的随机变量落在固定长度的任何间隔内的概率与区间本身的位置无关（但取决于间隔大小），只要间隔包含在分布的支持中即可。为了看到这一点，如果X？U（a，b）并且[x，x+d]是具有固定d>；0的[a，b]的子间隔。使用目标随机变量的累积分布函数（CDF）的逆变换采样方法。这种方法在理论工作中非常有用。由于使用这种方法的模拟需要反转目标变量的CDF，所以已经设计了cdf未以封闭形式知道的情况的替代方法。一种这样的方法是拒收抽样。参考资料来源：—均匀分布最低0.27元开通文库会员，查看完整内容>；原发布者：2496566595.3次序统计量及其分布定义定义5-3-1：设X1，X2，Xn为取自总体X的样本，将其按大小顺序排序X(1)X(2)X(n)则称X(k)为第k个次序统计量(No.kOrderStatistic)特别地，称X(1)minXi1in（5-3-1）为最小顺序统计量(MinimumorderStatistic)称X(n)maxXi1in（5-3-2）为最大顺序统计量(MaximumorderStatistic)。例5-3-1：设总体X的分布为仅取0，1，2的离散均匀分布，其分布列为xp013113213现从中抽取容量为3的样本，其一切可能取值有3327种，现将它们以及由它们所构成的次序统计量X(1)，X(2)，X(3)的一切可能值列在表中(P243)，0121/2701/2717/27X(2)P219/2707/27113/2727/27由此可给出X(1)，X(2)，X(3)的分布列如下：X(1)P19/277/27X(3)P可见这三个次序统计量的分布是不相同的。进一步，我们可以给出两个次序统计量的联合分布，如x(1)和x(2)的联合分布列为x(2)x(1)01207/270019/274/27023/273/271/27易于看出不等于197P(x(1)0)P(x(2)0)27277P(x(1)0，x(2)0)27即x(1)和x(2)是不独立的。次序统计量的分布（一）单个次序统计量的分布定理5-3-1：设总体X的密度函数为p(x)，分布函数为F(x)，x1，x2，…，xn为样本，则第k个次序统计量x标准正态分布的次序统计量的期望和方差怎么求？ 更新正文里代码不全，放个完整demo，Matlab打开直接运行就出结果出图了http：//pan.baidu.com/s/1nvz7XjF-…随机变量中第n个次序统计量的联合密度怎么求？ 这个挺麻烦的，我没有推导过，方法就是参数统计教程书上的第38到39页，你自己在看看吧。如何求均匀分布最大次序统计量的期望 特别，X1与Xn的密度函数分布为　g(y1)=n[1-F(y1)]n-1p(y1)(2)g(yn)=n[F(yn)]n-1p(yn)(3)三、应用　例。设电子元件的寿命X服从参数为θ=0。0015的指数分布。测试了6个元件，。请教数学高手：最小次序统计量的均值和方差怎么计算？ 正态分布问题，请详见http：//baike.baidu.com/view/45379.htm

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