Eu tenho variáveis aleatórias . tem uma distribuição normal com média e variância . Os rvs são normalmente distribuídos com média e variação . Tudo é mutuamente independente.X 0 μ > 0 1 X 1 , … , X n 0 1
Deixe denotar o evento que é o maior deles, ou seja, . Eu quero calcular ou estimar \ Pr [E] . Estou procurando uma expressão para \ Pr [E] , em função de \ mu, n , ou uma estimativa ou aproximação razoável para \ Pr [E] .X 0 X 0 > máx ( X 1 , … , X n ) Pr [ E ] Pr [ E ] μ , n Pr [ E ]
Na minha aplicação, é fixo ( ) e quero encontrar o menor valor para que faça , mas também estou curioso sobre a questão geral.
Respostas:
O cálculo de tais probabilidades foi estudado extensivamente por engenheiros de comunicação sob o nome de sinalização ortogonal ar, onde o modelo é que um dos sinais ortogonais igualmente prováveis de energia igual sendo transmitidos e o receptor tentando decidir qual deles foi transmitido examinando o saídas de filtros correspondentes aos sinais. Dependendo da identidade do sinal transmitido, as saídas de amostra dos filtros correspondentes são (aleatoriamente) variáveis aleatórias normais independentes da variação unitária da unidade. A saída de amostra do filtro correspondente ao sinal transmitido é uma variável aleatória , enquanto as saídas de todos os outros filtros sãoM M M N( μ , 1 ) N( 0 , 1 ) variáveis aleatórias.
A probabilidade condicional de uma decisão correta (que no presente contexto é o eventoC= { X0 0> maxEuXEu} ) condicionado em X0 0= α é
ondeΦ(⋅)é a distribuição cumulativa de probabilidade de uma variável aleatória normal padrão e, portanto, a probabilidade incondicional é
P(C)= ∫ ∞ - ∞ P(C∣ X 0 =α)ϕ(α-μ)
A partir do limite da união, vemos que o valor desejado para P { X 0 < max i X i } é limitado acima por 60 ⋅ Q ( μ / √0,01 P{ X0 0< maxEuXEu} 60 ⋅ Q ( μ / 2-√) 0,01 μ = 5,09 … μ = 4,919 …
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Uma resposta formal:
Pode ser necessário analisar várias aproximações para lidar com isso de forma tratável para sua aplicação específica.
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