分布

分散の計算式。 Xiを観測値とする。
Σ(Xi-Ave)^2/n-1：母集団の推定値(Aveが未知。通常知りたいもの)
Σ(Xi-Ave)^2/n：標本集団の推定値
Σ(Xi-Ave)^2/n：母集団の推定値(Aveが既知)
平均aの指数分布の観測値からaを推定するのに、分散でもできるが平均を使うより悪い。(分散の方がよい確率は36%)
観測値が2個の場合、小さい方を2倍して平均を推定することもできる。このときも、よい確率は36%。あるいは、大きい方を2/3倍してもいい。このときは、よい確率45%。両者の平均(小さい方＋大きい方の1/3)でもよい確率は45%。あるいは、任意のrに対して、2(min+r*max)/(1+3r)で推定すると、最もよいのはr=1すなわち通常の平均のとき。
観測値がn個の場合、最小値の期待値はa/nである。最大値の期待値はaΣ1/iである。このときも通常平均の精度が最もよい。すなわち、指数分布の平均を求めるときに、外れ値を取らない方がいい。

データdataの最大値を知りたいとき、

double max = int.MinValue;
foreach (double d in data) if ([...]) max = d;

...の部分をどう書くか。
(1) d > max
(2) max < d
(1)の主体dで、(2)の主体はmaxである。この場合は(1)の書き方を勧める。
打ち切りデータに関して知りたいこと。

分布が既知の場合の計算方法の体系化
分布が未知の場合の分布の推定と検定