正态分布样本最大值服从什么分布 - V2EX
V2EX = way to explore
V2EX 是一个关于分享和探索的地方
现在注册
已注册用户请  登录
请不要在回答技术问题时复制粘贴 AI 生成的内容
mutelog
V2EX    程序员

正态分布样本最大值服从什么分布

  •  1
     
  •   mutelog 2021 年 2 月 10 日 4062 次点击
    这是一个创建于 1890 天前的主题,其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。
    从一个服从 N(μ, σ)的总体中抽取容量为 m 的样本,求 m 的最大值服从什么分布?
    25 条回复    2021-02-11 13:45:52 +08:00
    mutelog
        1
    mutelog  
    OP
       2021 年 2 月 10 日
    更正:求样本的最大值服从什么分布
    Jooooooooo
        2
    Jooooooooo  
       2021 年 2 月 10 日   2
    简单搜了一下似乎并不是一个简单的题目

    相关的帖子: math.stackexchange.com/questions/473229/expected-value-for-maximum-of-n-normal-random-variable
    noqwerty
        3
    noqwerty  
       2021 年 2 月 10 日 via Android
    necomancer
        4
    necomancer  
       2021 年 2 月 10 日   3
    如果是 iid 似乎很简单吧,对任意分布取 n 个值(X_i),则 P(max(X_i)<=x)=P(x)^n,P 是 cdf,pdf 的话求个导 q(x)=nP(x)^{n-1}p(x), 其中 p 是 P 对应的 pdf
    green15
        5
    green15  
       2021 年 2 月 10 日 via iPhone
    看不明白楼主说什么……印象中统计有这么一说,只要样本数量增加到足够大,不管原来是什么分布,都会趋向于正态
    xupefei
        6
    xupefei  
       2021 年 2 月 10 日 via iPhone
    拍了拍脑袋,应该是标准分布
    noqwerty
        7
    noqwerty  
       2021 年 2 月 10 日
    @green15 #5 你说的中心极限定理 (CLT) 是说样本量足够大的时候变量均值的分布会接近正态分布,并不能推广到最大值 /最小值
    tankren
        8
    tankren  
       2021 年 2 月 10 日
    高数?
    Mohanson
        9
    Mohanson  
       2021 年 2 月 10 日 via Android
    和 m 有关,如果 m 无限大就是常数,m 为 1 就是高斯 其他的有请大佬
    northisland
        10
    northisland  
       2021 年 2 月 10 日
    @Jooooooooo 简单说,是中大奖分布的期望。确实不简单。stackexhange 上牛人多。
    u2r1Hqo6HExmNsrt
        11
    u2r1Hqo6HExmNsrt  
       2021 年 2 月 10 日
    写个程序模拟看看不就知道了吗?
    u2r1Hqo6HExmNsrt
        12
    u2r1Hqo6HExmNsrt  
       2021 年 2 月 10 日
    @Mohanson,m 为 1 的时候不是正太分布吗?
    collery
        13
    collery  
       2021 年 2 月 10 日
    正态分布是啥来着
    xelatex
        14
    xelatex  
       2021 年 2 月 10 日
    留意到样本最大值小于某个数和所有样本小于那个数是等价的,假设独立,可以写出样本最大值的累积分布函数。这东西恐怕没有初等表示。画了两个图,可以感觉一下。
    i.loli.net/2021/02/10/KoupVg8G92lRj4Y.png
    i.loli.net/2021/02/10/YMbQF9PpyBxvmO2.png
    hsfzxjy
        15
    hsfzxjy  
       2021 年 2 月 10 日 via Android   1
    同意 @necomancer #4 这其实就是第 m 顺序统计量 https://en.m.wikipedia.org/wiki/Order_statistic
    zst
        16
    zst  
       2021 年 2 月 10 日
    这是次序统计量的分布问题吧
    superhxl
        17
    superhxl  
       2021 年 2 月 10 日
    说正态分布的同学没看清楚吧,样本、总体都是正态分布,但楼主说的是最大值。
    Raven316
        18
    Raven316  
       2021 年 2 月 10 日
    noqwerty
        19
    noqwerty  
       2021 年 2 月 10 日
    @necomancer #4 问题应该就是求导这步,不像 Uniform distribution 这种很容易按公式推出解析解
    Harry1993
        20
    Harry1993  
       2021 年 2 月 10 日
    有於指分的一篇文章,似的方法套用到高斯分。

    https://arxiv.org/abs/1307.3945
    4SiC4TpZo51UT3Y7
        21
    4SiC4TpZo51UT3Y7  
       2021 年 2 月 10 日 via iPhone
    感觉是 beta 分布
    4SiC4TpZo51UT3Y7
        22
    4SiC4TpZo51UT3Y7  
       2021 年 2 月 10 日 via iPhone
    @xelatex 这个应该是 beta 分布
        23
    flgn88  
       2021 年 2 月 10 日 via iPhone
    @Nillouise 知识点:正态分布又叫高斯分布
    hemind
        24
    hemind  
       2021 年 2 月 11 日
    @necomancer 你求的结果是 n 个值都比 x 小的概率,和 n 个值中的最大值为 x 不是一个概念。应该直接写 pdf,q(max(X_i) = x) = p(x) * P(x)^(n-1),意为一个值直接取 x,其他值都比 x 小。
    hemind
        25
    hemind  
       2021 年 2 月 11 日
    我上面应该要乘以 n,q(max(X_i) = x) =n * p(x) * P(x)^(n-1),每个值都可能取到最大值 x 。后来仔细想了下 @necomancer 的结果和我的是一样的,我之前理解错了
    关于     帮助文档     自助推广系统     博客     API     FAQ     Solana     5459 人在线   最高记录 6679       Select Language
    创意工作者们的社区
    World is powered by solitude
    VERSION: 3.9.8.5 77ms UTC 03:40 PVG 11:40 LAX 20:40 JFK 23:40
    Do have faith in what you're doing.
    ubao msn snddm index pchome yahoo rakuten mypaper meadowduck bidyahoo youbao zxmzxm asda bnvcg cvbfg dfscv mmhjk xxddc yybgb zznbn ccubao uaitu acv GXCV ET GDG YH FG BCVB FJFH CBRE CBC GDG ET54 WRWR RWER WREW WRWER RWER SDG EW SF DSFSF fbbs ubao fhd dfg ewr dg df ewwr ewwr et ruyut utut dfg fgd gdfgt etg dfgt dfgd ert4 gd fgg wr 235 wer3 we vsdf sdf gdf ert xcv sdf rwer hfd dfg cvb rwf afb dfh jgh bmn lgh rty gfds cxv xcv xcs vdas fdf fgd cv sdf tert sdf sdf sdf sdf sdf sdf sdf sdf sdf sdf sdf sdf sdf sdf sdf sdf sdf sdf sdf sdf sdf sdf sdf sdf sdf sdf sdf sdf sdf sdf sdf sdf sdf sdf sdf sdf sdf sdf sdf sdf shasha9178 shasha9178 shasha9178 shasha9178 shasha9178 liflif2 liflif2 liflif2 liflif2 liflif2 liblib3 liblib3 liblib3 liblib3 liblib3 zhazha444 zhazha444 zhazha444 zhazha444 zhazha444 dende5 dende denden denden2 denden21 fenfen9 fenf619 fen619 fenfe9 fe619 sdf sdf sdf sdf sdf zhazh90 zhazh0 zhaa50 zha90 zh590 zho zhoz zhozh zhozho zhozho2 lislis lls95 lili95 lils5 liss9 sdf0ty987 sdft876 sdft9876 sdf09876 sd0t9876 sdf0ty98 sdf0976 sdf0ty986 sdf0ty96 sdf0t76 sdf0876 df0ty98 sf0t876 sd0ty76 sdy76 sdf76 sdf0t76 sdf0ty9 sdf0ty98 sdf0ty987 sdf0ty98 sdf6676 sdf876 sd876 sd876 sdf6 sdf6 sdf9876 sdf0t sdf06 sdf0ty9776 sdf0ty9776 sdf0ty76 sdf8876 sdf0t sd6 sdf06 s688876 sd688 sdf86