混合对数正态分布最大值的极限分布

设{Xn,n≥1}是独立同分布的随机变量序列,并且每个随机变量Xn服从混合对数正态分布.Mn=max{Xk,1≤k≤n}表示{Xn,n≥1}的部分最大值,同服从混合对数正态分布的独立随机变量最大值的极限分布以及相应的赋范常数.     

幂赋范下偏正态分布极值的收敛速度

令{Xn,n≥1}是独立同分布随机变量序列并且每个变量均服从偏正态分布.再令Mn=max{Xk,1≤k≤n}表示{Xn,n≥1}的部分最大值,得到了幂赋范下最大值分布的渐近分布和赋范常数以及幂赋范下相应的逐点收敛速度.     

矩条件下NA随机变量的强极限定理

令{X,Xn,n≥1}为同分布的NA随机变量序列,{an,n≥1}是一正常数序列且an/n↑.讨论了{X,Xn,n≥1}的强大数定律和完全收敛性,得到了与条件∞∑n=1P(|X|an)∞等价的结果.另外,该结果推广了关于两两独立同分布序列的相应结果.     

m-相依随机变量序列的中心极限定理及逼近速度

令m-相依的随机变量{X_k,k≥1}是一同分布且平稳的序列且存在随机数列{N_n,n≥1}与序列{X_k,k≥1}独立,关于该序列的部分和为■.则在N_n的某些假设条件下可得到随机变量X_k的部分和序列{S_(N_n),n≥1}的极限分布,以及其与标准正态分布逼近速度的估计.     

鞅差序列加权和的几乎处处收敛性

基于截尾技术和一些基本不等式,研究形如n∑i=1aniXi的加权和的极限性质,得到了{Xn,n≥1}为鞅差序列时的几乎处处收敛性质,推广了{Xn,n≥1}为独立同分布的随机变量序列时的相关结果.     

■混合随机变量列L_p收敛性

设{Xn;n≥1}是ρ珓混合随机变量序列,{an,k;1≤k≤n}是实数阵列,利用矩不等式和截尾方法,研究n∑k=1 an,kXk的Lp收敛性,所获的结论推广和改进了前人的相关结果.     

B值随机序列的一类强极限定理

设{φn(x),n≥1}是具有φ-特征的偶函数序列,{Xn,n≥1)是B值随机变量序列,在φn(Xn)的矩条件下研究了随机序列{Xn,n≥1}所满足的强极限定理和强大数定律,使一些经典的强大数定律成为特例.     

任意离散值随机变量序列泛函的一类强极限定理

当 {Xn,n≥ 0 }是离散值随机变量序列时 ,建立了关于泛函 { fn(X0 ,X1,… ,Xn) ,n≥ 1}的强极限定理 ,作为推论 ,得出了关于任意随机变量序列及m重非齐次马氏链的随机选择的强极限定理 ,它是关于 (单重 )非齐次马氏链的随机选择的强极限定理的推广 .     

由三级数定理导出的一类强极限定理

设 {an,n≥ 1 }是一正数列 ,{Xn,n≥ 1 }是一独立随机变量序列 ,{gn,n≥ 1 }是定义在 (-∞ , ∞ )上的一列非降的正值偶函数 ,对于每个gn,存在pn >0 ,当｜x｜增加时有gn(x)｜x｜pn ↓ .若∑∞n =1Egn(Xn)gn(an)1qn < ∞ ,其中qn ≥ 1 ;0 1 ,则∑∞n =1Xnana .s.收敛     

广义复合泊松风险模型的大偏差与破产时刻

进一步研究广义复合泊松风险模型的大偏差问题,其中{N（t）;t≥0}是一强度为λ〉0的泊松分布,{Xn;n≥1}是独立同分布的随机变量序列,具有共同分布F,（其中0〈μ=EX1〈∞．）{M（t）;t≥0}是一强δ〉0的泊松分布,{N（t）;t≥0},{Xn;n≥1}和{M（t）;t≥0}是相互独立的．理赔剩余过程S（t）∑i=1^N（t）Xi-cM（t）,t≥0．在F∈C上得到了一系列大偏差和破产时刻的结果,这些结果可以应用在某些金融与保险问题中．     

旧的串联和并联系统的随机比较

分别给出了旧元件组成的串联系统和并联系统随机比较的保持性质，对于休止时间和剩余寿命分别进行了讨论，证明了不同旧串（并）联系统的剩余寿命在似然比序下封闭，而休止时间在似然比序下不等号反向；元件具有逆危险率序则串（并）联系统的休止时间具有危险率序。     

反失效率脆弱模型的若干性质

研究了反失效率脆弱模型的年龄性质,讨论了总体变量与脆弱变量之间的正似然比相依性,得到了总体变量关于脆弱变量在普通随机序、失效率序、反失效率序及似然比序下的封闭性.     

某些风险序关系及其k阶停止损失序的表示

讨论了保险精算理论中常见的几种风险序之间的关系，得到了聚合风险中期望剩余寿命风险序的一个性质，利用κ阶停止损失风险序及κ阶失效率风险序间的关系，对本文中所讨论的几种风险序之间的关系给出了一个统一描述。     

成比例和附加常数故障率模型

利用成比例故障率模型中的平均剩余寿命成比例刻画了指数分布,研究了附加常数故障率模型中的年龄性质和随机比较问题.     

独立Pareto元件构成系统的随机比较

设X1……,Xn是独立的随机变量,Xi～Pareto(α,βi),i=1,2,…,n.令Y1,…,Yn是另一组独立的随机变量,Yi～Pareto(α,γi),i=1,2,…,n.假设β- γ.研究了最小的次序统计量X1:n.和Y1:n之间的随机比较,特别,当n=2时,证明了(X(2)|X(1)=x)关于x随机递增,并且证明了(X(2)| X(1)=x)≥st(Y(2)|Y(1)=x).     

两类相依随机序及其性质

在危险率序和拟危险率序基础上,研究了条件随机向量的分布函数在随机序意义下的比较,提出了上象限危险率序和下象限拟危险率序的概念,研究了它们的基本性质,以及与其他随机序之间的关系.这两类序密切相关,它们刻画了n元联合分布与它的任意一个一元边际分布之间的变化快慢的趋势.在二元情形下,关于两类序的Fréchet下界是受控的,并且上象限危险率序和下象限拟危险率序分别包含右尾递增序和左尾递减序.     

商分布

探讨了个体索赔分布的重尾问题,提出了商分布及较重尾分布的概念,具体讨论了重尾分布间的比较,并提供了判断重尾分布的方法。     

Rayleigh分布的随机比较

讨论服从 Rayleigh分布的随机变量的随机比较 ,给出 Rayleigh分布随机比较的充要条件 ,得到 Rayleigh分布的危险率序与逆危险率序之间的关系 .     

三角代数上一类局部非线性三重高阶可导映射

对Lehmann和Rojo给出的关于各种随机序关系的定理作 进一步推广; 说明有序总体的同阶次序统计量仍保持序关系; 证明序关系在单调变换下不 变性和散度序关系在凸函数作用下的不变性.     

多维递增风险率的两个定义

递增风险率函数在可靠性理论中有广泛的应用,对于一元递增风险率函数已经有了很多的研究,但对多元递增风险率函数的研究还比较少,并且它没有一个统一的定义,本文给出它常见的两种不同的定义,并说明它们之间的关系.