$\{X_n，n\geqq1\}$是具有连续$\operatorname{df}F（X）的$\operatorname{i.i.d.}$随机变量。如果$X_j>\max\{X_1，\cdots，X_{j-1}\}$，则X_j$是该序列的记录值。我们将记录值序列$\{X_{L_n}$的行为与样本最大值$\{M_n}=\{max（X_1，\cdots，X_n）的行为进行了比较。给出了$\｛X_｛L_n｝\｝$的相对稳定性（$\ operatorname｛a.s.｝$和$\ operatorname｛i.p.｝$）的条件，并且在每种情况下，这些条件都暗示了$\｛M_n｝$的相对稳定性。特别地，$R（x）\equiv-\log（1-F（x））$的正则变化是一个容易验证的条件，它确保$\operatorname{a.s.}$的稳定性，即$\{x_{L_n}}、{M_n}$和$\{sum^n_{j=1}M_j}$。关于极限定律，$X_{L_n}$可以在没有$\{M_n}$有极限分布的情况下收敛，反之亦然。$F（x）$上的适当可微条件确保两个序列都具有极限分布。