1、先求出最大次序统计量的概率密度函数fn(x)（数理统计书上一定会有的！自己去看）
2、再利用求期望的积分公式，即对x·fn(x)求积分，得出来的值就是最大次序统计量的期望。
值得注意的是，对于独立同分布的简单随机样本，虽然每个样本的期望、方差与总体的是相同的；但是次序统计量的期望、方差与总体的是不同的。
在相同长度间隔的分布概率是等可能的。 均匀分布由两个参数a和b定义，它们是数轴上的最小值和最大值，通常缩写为U（a，b）。
扩展资料：
均匀分布的随机变量落在固定长度的任何间隔内的概率与区间本身的位置无关（但取决于间隔大小），只要间隔包含在分布的支持中即可。
为了看到这一点，如果X〜U（a，b）并且[x，x + d]是具有固定d> 0的[a，b]的子间隔。
使用目标随机变量的累积分布函数（CDF）的逆变换采样方法。 这种方法在理论工作中非常有用。 由于使用这种方法的模拟需要反转目标变量的CDF，所以已经设计了cdf未以封闭形式知道的情况的替代方法。 一种这样的方法是拒收抽样。
参考资料来源：百度百科——均匀分布
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