离散随机变量序列完备及非完备样本最大值的联合分布

设离散随机变量三角阵列{X_(n,k),K≤n,n≥1}存在数据缺失,对给定的n,M_n=max{X_(n,k),K≤n}为第n行的最大值,(~(M)_n)为该行观测到的随机变量的最大值,研究了离散型随机变量的分布函数某一参数变动时(~(M)_n),M_n)的联合渐近分布.

Abstract：

For triangular array discrete random variables {X_(n,k), k ≤ n,n ≥1},there may exist data missing observation. Denote M_n=max{X_(n,k),k ≤ n}the partial maximum and (~(M)_n) is the maximum of the observed random variables in the nth row.In this paper,the asymptotic joint distributions of (~(M)_n),M_n) of some discrete random variables are obtained as their parameters vary along with sample size.     

离散随机变量序列完备及非完备样本最大值的联合分布

设离散随机变量三角阵列{Xn,k,k≤n,n≥1}存在数据缺失,对给定的n,Mn=max{Xn,k,k≤n}为第n行的最大值,M～n为该行观测到的随机变量的最大值,研究了离散型随机变量的分布函数某一参数变动时(M～n,Mn)的联合渐近分布.