行为ND随机变量阵列加权和的矩完全收敛性

讨论了行为ND随机变量阵列加权和的矩完全收敛性, 利用矩不等式和截尾法获得了行为ND随机变量阵列加权和的矩完全收敛性的充分条件, 推广了相关结果。     

变系数EV模型ND样本加权和的相合性

利用ND序列的Bernstein型不等式和截尾的方法,研究变系数EV模型的ND样本加权和的相合性问题,获得ND样本加权和n∑i=1Wni(t0)Yi的强、弱相合性,推广独立随机变量加权和的相合性.     

次线性期望空间下广义ND列加权和的完全收敛性

研究次线性期望空间下广义ND列加权和的完全收敛性,在随机变量的p阶上积分存在条件下,将概率空间中广义ND列加权和的完全收敛性推广到了次线性期望空间.     

ND序列乘积和的强收敛性

讨论ND随机变量序列乘积和的强收敛性,将关于NA随机变量序列乘积和强收敛性的注记推广到ND的情形.     

NSD随机变量加权和的强收敛性

利用负超可加可相依(negatively superadditive dependent,NSD)随机变量的MarcinkiewiczZygmund型矩不等式、Kolmogorov型指数不等式和随机变量的截断方法,给出NSD随机变量阵列加权和的若干完全收敛性的结果.所得到的结果把同分布负相协(negatively associated,NA)随机变量加权和的相应结论推广到了NSD随机变量变列加权和的情形,并且不需要同分布的条件.     

END随机变量序列加权和的完全收敛性（英文）

主要研究了END随机变量序列加权和的完全收敛性.在适当的权系数条件下以及适当的矩条件下,建立了END随机变量序列加权和的完全收敛性结果.所得结果推广了独立序列和负相依序列的相应结果.     

END随机变量加权和的最大值序列的完全收敛性

众所周知,END随机变量是一类包含独立变量、NA变量以及NOD变量在内的非常广泛的相依变量.在适当的权系数和矩条件下,我们研究了END随机变量加权和的最大值序列的完全收敛性.作为应用,得到END随机变量加权和的强大数定律.所得结果推广NA变量和NOD变量的相应结果.     

NOD序列加权和的完全收敛性

NOD随机变量是一类包含NA随机变量的更为广泛的随机变量类.本文主要研究了NOD序列加权和的完全收敛性,证明了一般双下标加权系数的加权部分和的完全收敛性.     

一类随机变量加权和的完全收敛性

设{Xn,n≥1}是一列满足Rosenthal型不等式的相依随机变量,在非同分布下建立了这类随机变量加权和的完全收敛性的新定理,并获得了相依随机变量加权和的强大数定律.所得结论把相应结果从独立同分布的情形扩展到普遍的相依变量情形.     

按行可交换随机变量三角阵列的收敛性

利用逆鞅的方法将行-列可交换随机变量的结果进行了推广,讨论了按行可交换随机交量三角阵列函数加权和的收敛性,得到了按行可交换随机变量三角阵列函数加权和的收敛性的一个结果.     

Rosenthal inequality for NOD sequences and its applications

Rosenthal inequality for NOD(negatively orthant dependent) random variable sequences is established.As its applications,two theorems of complete convergence of weighted sums for arrays of NOD random variables are given,which extend the corresponding known results.     

AANA随机变量的完全收敛性

设X{n,n≥1}为被随机变量X随机控制的AANA(asymptotically almost negatively associated)随机变量序列,a{n,n≥1}是正常数列.在适当的矩条件下,研究了AANA随机变量加权和max1≤k≤n a-1n∑k i=1Xi的完全收敛性.作为该结果的应用,得到了一些关于AANA随机变量序列完全收敛性的新结果.     

带一致变化尾上负相关随机变量和的精确大偏差

随机变量和尾概率性状的研究是保险精算领域的热门问题,而随机变量和的精确大偏差则精确刻画了其尾概率的极限性态。文章分别研究了一列同分布(但不一定独立)随机变量确定和以及随机和的精确大偏差,得到如下结果:如果这列随机变量带一致变化尾,是上负相关的,并且在左直线无支撑,则它们确定和以及随机和的精确大偏差结果均成立。     

NA随机变量加权和的强大数律

研究了NA列加权和的Marcinkiewcz-Zygmund强大数律,推广了强大数律的结果．     

同分布NA序列线性形式的强稳定性

本文研究了同分布NA变量线性形式的强稳定性,得到了一般情况下同分布NA变量具有强稳定性的充分条件,此结果在某种程度上推广了NA列的Jamison型加权和具有强稳定性的充分条件．     

二值随机变量序列加权和的极限定理

利用相依二值随机变量序列相对于独立分布的随机比较系数的概念 ,讨论了二值随机变量序列加权和的极限定理     

NSD序列部分和乘积的渐近分布

设{X_n, n≥1}是同分布正的负超可加相依(NSD)序列, 利用NSD序列加权和的中心极限定理和大数定律, 在适当的条件下证明当n→∞时, 并讨论严平稳条件下的类似结论.     

NSD序列部分和乘积的渐近分布

设{X_n, n≥1}是同分布正的负超可加相依(NSD)序列, 利用NSD序列加权和的中心极限定理和大数定律, 在适当的条件下证明当n→∞时, 并讨论严平稳条件下的类似结论.     

END随机变量加权和的强极限定理

END(extended negatively dependent)序列是一类非常宽泛的随机变量序列,它包括独立随机变量序列、NA(negatively associated)序列、NOD(negatively orthant dependent)序列等.利用END随机变量序列的Rosenthal型矩不等式,研究了END随机变量加权和的强极限定理,所得结果推广了独立变量和若干相依变量的相应结果.