本文主要是介绍离散型最值的期望计算，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
离散型最值的期望计算
@(概率论)
不同于连续型，可以将问题归结为E|X-Y|的计算。离散型的期望值计算可以通过离散的划分来求解。
比如：
设X,Y相互独立同分布，均服从几何分布 P(X=k)=qk−1p,k=1,2,..., 求E(max(X,Y))
分析：这一类可以通过对变量取值划分求解。max的含义是，元素的取值上界。因此：
P(max(X,Y)=k)=P(X=k,Y≤k)+P(X<k,Y=k)
这里特别注意划分的事件不可以重叠。当X取k时，Y一定是不超过k。当Y取k时
X小于k，不是小于等于k。否则X=k,Y=k二者重复计数了。
这样，可以计算得到：
P(max(X,Y)=k)=P(X=k,Y≤k)+P(X<k,Y=k)=P(X=k)P(Y≤k)+P(X<k)P(Y=k)=qk−1p∑n=1kqn−1p+qk−1p∑n=1k−1q
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