随机变量序列部分和之和的中心极限定理

讨论随机变量序列“部分和之和”,给出一个随机变量序列“部分和之和”的中心极限定理.     

鞅差序列部分和乘积的渐近正态性

关于独立同分布正随机变量序列部分和乘积的渐近性质以及不独立但同分布的混合正随机变量序列部分和乘积的渐近性质,已得出一些结果。在不独立的前提下,讨论了不一定同分布的鞅差序列的部分和乘积的渐近分布。     

NA序列自正则加权和的几乎处处中心极限定理

设{X,X_n,n≥1}为严平稳的NA随机变量序列,{a_(ni),1≤i≤n,n≥1}为实数阵列,S_n=n∑i=1a_(ni)X_i,V_n~2=n∑i=1a_(ni)~2X_i~2.在适当的条件下,证明了NA序列自正则加权和的几乎处处中心极限定理.     

NA序列部分和之和的中心极限定理

研究随机变量序列的部分和之和Tn=sum from i=1 to n(Si)(其中Sn=sum from i=1 to n(Xi))的极限性质,对强平稳NA序列,且EXi=0的条件下,获得了ETn2的稳定公式,并在此基础上,研究了其中心极限定理成立的条件,最后得到强平稳NA序列Tn的中心极限定理.     

常见分布中心极限定理适用样本量研究

中心极限定理指出在满足独立同分布且方差有限条件下,当样本量充分大时,样本均值可视为服从正态分布,但定理并未给出样本量充分大的标准.以常见分布为研究对象,通过计算机模拟的方法研究不同分布中心极限定理成立的适用样本量,并根据控制变量法,研究了期望、方差、偏度、峰度和分布类型对适用样本量的影响.结果表明,样本量n≥30的大样本标准仅对部分分布适用,在所选取的代表分布中,期望和方差对适用样本量几乎无影响,偏度和峰度越接近零,适用样本量越小,同等条件下离散型分布所需的适用样本量多于连续型分布.     

随机变量序列依分布收敛和度量

讨论随机变量序列依分布收敛与度量的关系．得到定理1至定理3等一般性结果．     

B值m相依随机元序列的中心极限定理

讨论Ｂ值ｍ相依随机元序列的中心极限定理，给出其成立的一个充分条件，并研究空间型与Ｂ值ｍ相依随机元序列中心极限定理的关系。     

任意随机变量序列的一类强极限定理

对任意的实值随机变量序列｛Ｘｎ,ｎ≥１｝以及函数列｛ψｎ（ｘ）,ｎ≥１｝,研究了随机序列｛ψｎ（Ｘｎ）,ｎ≥１｝的强极限定理,所得的结果是经典的独立随机变量的极限定理的推广。     

时间随机环境中一维随机游动的极限性质

研究了时间随机环境中的一维随机游动,如果环境是平稳遍历的,则在一定条件下满足大数定律和中心极限定理.特别地,当环境独立同分布时,可以得到更为具体的结果,该结果类似于经典的大数定律和中心极限定理的相应结论.     

随机变量序列的收敛性和距离(一)

本文讨论随机变量序列的各种收敛性与距离之间的关系,得到了定理1及定理2等一般性结果。     

完备概率空间上连续随机算子的公共不动点

本文在完备概率测度空间上引入m个连续随机算子,讨论了由同一起点产生的轨道序列和由m个不同一起点产生的轨道序列上的收敛点,从而确定了m个连续随机算子的几乎处处不动点,创立了若干个定理,在一定条件下,改进和推广了参考文献[1～5]的某些主要结果。     

NAr.v.部分和收敛速度的推广（英文）

本文讨论了NA r.v.序列部分和的收敛速度,将独立情形相应收敛速度的结果推广到NA随机变量.     

B—值随机变量序列尾和的重对数律

本文利用Ｌｅｄｏｕｘ和Ｔａｌａｇｒａｎｄ的Ｉｓｏｐｅｒｉｍｅｔｒｉｃ方法，将尾和形式的Ｋｏｌｍｏｇｏｒｏｖ重对数律推广到Ｂ－值随机变量序列情形，进而得到一般形式Ｂ－值随机变量序列的尾和重对数律，同时对独立同分布Ｂ－值随机变量序列得到了配重尾和的重对数律。     

随机变量和的密度函数解法

对于多个随机变量,讨论其和的分布在质量工程和可靠性工程中有重要意义.从一道问题出发,通过几种不同的解决方法,探讨分布函数法在求解二维随机变量函数的密度函数中的应用问题.通过加强分布函数法的教学,改善了学生对随机变量函数的分布这部分教学内容的理解和掌握.     

随机变量序列的收敛性与距离(二)

本文在(一)的基础上,继续讨论随机变量序列的依概率收敛与距离之间的关系,得到了定理3到定理6等结果,它们推广了文献〔1〕～〔4〕的某些结果。     

一类特殊Weibull分布纪录值序列部分和的中心极限定理

本文给出了一类特殊Weibull分布纪录值之部分和的中心极限定理，这一工作不仅具有概率论的极限理论方面的研究价值，而且在金融、保险等领域也具有相当重要的应用前景。     

中心极限定理的应用

从实际问题出发引导学生发现问题,结合具体实验形象地阐述了中心极限定理的产生.从中心极限定理在实际问题、极限计算和统计分析中的应用3个方面加深学生对中心极限定理的理解,既开阔了学生的视野,又提高了课堂的教学效果.     

随机变量序列收敛的一些性质

在论文[1]中针对随机变量序列的4种收敛性讨论了两边夹、保号性等性质,本文继续讨论极限的唯一性,收敛的连续相依性及有关柯西准则等问题．     

用独立乘积空间构造相依随机变量的组装法

给出了一种利用独立乘积空间构造相依随机变量或相依随机过程的组装方法.首先,依照给定的条件,构造一些独立随机变量;然后,将独立随机变量进行组装,得到要求的相依随机变量.该方法的优点是:构造相依随机变量或相依随机过程时,不用算出联合分布或有限维分布族;研究它们时可以使用较方便的、简单的处理独立随机变量的方法;还可以给出一些随机过程存在性的概率的构造性证明.     

向量值函数Bochner积分序列极限定理

本文对向量值函数的Ｂｏｃｈｎｅｒ积分序列极限的换序问题进行讨论，得到了二个Ｂｏｃｈｎｅｒ积分极限定理．