相依扩展 Weibull 随机变量极值之间的序关系

本文中，我们考虑两组相依变量 $\{X_{1},\ldots,X_{n}\}$ 和 $\{Y_{1},\ldots,Y_{n}\}$，其中 $X_{i}\sim EW(\alpha_{i},\lambda_{i},k_{i})$ 且 $Y_{i}\sim EW(\beta_{i},\mu_{i},l_{i})$（$i=1,\ldots, n$），它们由具有不同生成元的阿基米德 copula 耦合。另设 $N_{1}$ 和 $N_{2}$ 为两个取非负整数值的随机变量，分别独立于 $X_{i}$ 和 $Y_{i}$。随后，我们在通常随机序、星序、Lorenz 序、风险率序、反向风险率序和离散序意义下，建立了两个极值即 $X_{1:n}$ 与 $Y_{1:n}$ 以及 $X_{n:n}$ 与 $Y_{n:n}$ 之间的不同不等式。我们还基于通常随机序建立了 $X_{1:{N_{1}}}$ 与 $Y_{1:{N_{2}}}$ 以及 $X_{{N_{1}}:{N_{1}}}$ 与 $Y_{{N_{2}}:{N_{2}}}$ 之间的一些序结果。文中给出了若干例子与反例以阐明所建立的全部结果。部分结果推广了 Barmalzan 等人（2020）的已有结论。