¿Cuál es la distribución para el máximo (mínimo) de dos variables aleatorias normales independientes?

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Específicamente, suponga que e Y son variables aleatorias normales (independientes pero no necesariamente distribuidas de manera idéntica). Dado cualquier particular, una , hay una fórmula agradable para P ( max ( X , Y ) x ) o conceptos similares? ¿Sabemos que max ( X , Y ) se distribuye normalmente, tal vez una fórmula para la media y la desviación estándar en términos de X e Y ? Revisé los lugares habituales (wikipedia, google) pero no encontré nada.XYunaPAG(max(X,Y)X)max(X,Y)XY

Richard Rast
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Respuestas:

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El máximo de dos normales no idénticas se puede expresar como una distribución de inclinación normal de Azzalini. Véase, por ejemplo, un documento de trabajo / presentación de 2007 de Balakrishnan

Una mirada sesgada a las estadísticas de orden bivariado y multivariado
Prof. N. Balakrishnan
Documento de trabajo / presentación (2007)

Un artículo reciente de ( Nadarajah y Kotz - visible aquí ) da algunas propiedades de max (X,Y) :

Nadarajah, S. y Kotz, S. (2008), "Distribución exacta del máximo / mínimo de dos variables aleatorias gaussianas", TRANSACCIONES IEEE EN SISTEMAS DE INTEGRACIÓN DE ESCALA MUY GRANDE (VLSI), VOL. 16, NO. 2, FEBRERO 2008

Para trabajos anteriores, ver:

AP Basu y JK Ghosh, "Identificabilidad de las distribuciones multinormales y otras bajo el modelo de riesgos competitivos", J. Multivariate Anal., Vol. 8, págs. 413–429, 1978

HN Nagaraja y NR Mohan, "Sobre la independencia de la distribución de la vida del sistema y la causa de la falla", Scandinavian Actuarial J., pp. 188-198, 1982.

YL Tong, La distribución normal multivariante. Nueva York: Springer-Verlag, 1990.


También se puede usar un sistema de álgebra computacional para automatizar el cálculo. Por ejemplo, dadoXnorte(μ1,σ12)F(X)Ynorte(μ2,σ22)sol(y)

ingrese la descripción de la imagen aquí

Z=metrounaX(X,Y)

ingrese la descripción de la imagen aquí

donde estoy usando la Maximumfunción del paquete mathStatica de Mathematica , y Erfdenota la función de error.

lobos
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Como no tengo acceso a este documento, ¿quiere compartir la fórmula que obtienen?
Richard Rast
He agregado algunas referencias adicionales ... y proporcioné una derivación automática de CAS
wolfies
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@RichardRast He encontrado una referencia en vivo a Nadarajah y Kotz - agregado anteriormente para su placer visual
wolfies
0

Me sorprende que en las respuestas anteriores no se mencione la propiedad más interesante: la distribución de probabilidad acumulativa para el máximo es el producto de las respectivas distribuciones de probabilidad acumulativa.

gciriani
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Eso es interesante. ¿Es solo para normales o cualquier distribución? ¿Tiene alguna cita que pueda mirar para leer más sobre esto?
Richard Rast
@RichardRast, es cierto para cualquier tipo de variables independientes distribuidas al azar, vea esta publicación mathoverflow.net/questions/145659/…
gciriani