Sipariş istatistiklerini , . ima ettiğini belirterek başlayın(x1,x2,x3,x4)0 ≤x1≤x2≤x3≤x4≤ 1x1≤x2
Pr [ 3x1≥x2+x3] = 1 - Pr [ 3x1<x2+x3] = 1 - Pr [x1≤ dk (x2,x2+x33) ] .
Bağlı olarak iki ayrık olayların içine Bu son olay sonları hangisinin ve büyüktür:x2(x2+x3) / 2
Pr [x1≤ dk (x2,x2+x33) ]= Pr [x2≤x32,x1≤x2]+ Pr [x32≤x2≤x3,x1≤x2+x33] .
Çünkü ortak dağıtım üniforma sette , yoğunluğu ile ,0 ≤x1≤x2≤x3≤x4≤ 14 ! dx4dx3dx2dx1
Pr [x2≤x32,x1≤x2] = 4 !∫10dx4∫x40dx3∫x3/ 20dx2∫x20dx1=14
ve
Pr [x32≤x2≤x3,x1≤x2+x33] = 4 !∫10dx4∫x40dx3∫x3x3/ 2dx2∫(x2+x3) / 20dx1=712.
(Her integral, yinelenen bir integral olarak kolayca gerçekleştirilebilir; yalnızca polinom entegrasyonları söz konusudur.)
Bu nedenle istenen olasılık = eşittir .1 - ( 1 / 4 + 7 / 12 )1 / 6
Düzenle
Daha akıllı bir çözüm (işi basitleştiren) iid Üstel dağılımları olduğunda , sonra ( ) , ölçeklendirilmiş kısmi toplamlaryj1 ≤ j ≤ n + 1y1+y2+ ⋯ +yn + 1= Y
xben=Σj = 1benyj/ Y,
1≤i≤n , tek tip sipariş istatistikleri gibi dağıtılır. Çünkü neredeyse kesinlikle pozitiftir, kolayca takip bunun için herhangi bir ,Y n≥3
Pr[3x1≥x2+x3]=Pr[3y1Y≥y1+y2Y+y1+y2+y3Y]=Pr[3y1≥(y1+y2)+(y1+y2+y3)]=Pr[y1≥2y2+y3]=∫∞0exp(−y3)∫∞0exp(−y2)∫∞2y2+y3exp(−y1)dy1dy2dy3=∫∞0exp(−y3)∫∞0exp(−y2)[exp(−2y2−y3)]dy2dy3=∫∞0exp(−2y3)dy3∫∞0exp(−3y2)dy2=1213=16.