Para cualquier variable aleatoria X i , el mejor límite general es
V a r ( max X i ) ≤ ∑ i V a r ( X i ) como se indica en la pregunta original. Aquí hay un bosquejo de prueba: si X, Y son IID, entonces E [ ( X - Y ) 2 ] = 2 V a r ( X ) . Dado un vector de variables posiblemente dependientes ( X 1 , ...nXiVar(maxXi)≤∑iVar(Xi)E[(X−Y)2]=2Var(X) , sea ( Y 1 , ... , Y n ) un vector independiente con la misma distribución conjunta. Para cualquier r > 0 , tenemos por la unión vinculada que P [ | max i X i - max i Y i | 2 > r ] ≤ ∑ i P [ | X i - Y i | 2 > r ](X1,…,Xn)(Y1,…,Yn)r>0P[|maxiXi−maxiYi|2>r]≤∑iP[|Xi−Yi|2>r], e integrando este de 0 a ∞ se obtiene la desigualdad reclamada.dr0∞
If Xi are IID indicators of events of probability ϵ,
then maxXi is an indicator of an event of probability nϵ+O(n2ϵ2). Fixing n and letting ϵ tend to zero, we get Var(Xi)=ϵ−ϵ2 and Var(maxiXi)=nϵ+O(n2ϵ2)