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极值理论是极限理论的一个重要分支,主要研究随机样本以及随机过程中极值的性质及其统计推断.现在它已发展成为应用科学中一种非常重要的统计方法,并广泛的应用于许多领域.Von Mises条件为连续型随机变量最大次序统计量收敛到吸引场提供了充分条件,但在研究离散情形下的极值分布就稍有困难.本文主要讨论的就是离散型随机变量的极值分布. 本文基于快速变化函数与MDA(A)之间的关系及文献[1]所得结论,对二项分布、Poisson分布等尝试用最大次序统计量收敛到快速变化函数的方法讨论其极值分布.由于数项级数的计算量及难度比较大,本文参考文献[2],通过利用二项分布、Poisson分布与正态分布的近似表达式来简化计算得到相应的结论.