α-混合随机变量序列线性形式的强稳定性

研究了α-混合随机变量序列线性形式的强稳定性.利用随机变量的截尾术及强大数定律,得到了不同分布α-混合随机变量序列具有线性形式强稳定性的充分条件,在某种程度上推广了独立随机变量的线性形式的强稳定性的相应结果.     

S_p系统的强收敛性

讨论了一定条件下的φ-混合、ψ-混合随机变量序列是Sp系统,通过建立φ-混合、ψ-混合序列的矩不等式,研究了Sp系统的强收敛性,将独立同分布随机变量的Marcinkiewicz强大数定律推广到了ψ-混合、φ-混合序列.     

随机删失数据下核密度估计的相合性

在{Xi,i≥1}是α混合的随机变量,{Yi,i≥1}是独立同分布的随机变量,且Xi与Yi相互独立的情形下,研究随机删失数据下概率密度函数的核估计,获得此核估计的逐点强相合性和一致强相合性.     

强混合序列部分和乘积的渐近正态性

设{X_n,n≥1}是同分布正的强混合随机变量序列. 利用强混合序列的中心极限定理以及大数定律, 在适当的条件下证明了 N为标准正态随机变量.     

混合随机变量序列线性形式的强稳定性

利用随机变量的截尾术及强大数定律, 得到了混合随机变量序列具有线性形式强稳定性的充分条件.     

一类负相依随机变量序列线性形式的强稳定性

研究一类负相依随机变量序列线性形式的强稳定性,得到这类不同分布随机变量序列具有线性形式强稳定性的充分条件.     

模糊随机变量序列的一个强大数定律

利用连续模糊数的性质和数学分析的结论,通过构造适当的零测度子集序列,将任意随机变量的强极限定理推广到模糊随机变量情形,得到了任意模糊随机变量序列的一个强大数定律,它是独立同分布等情形模糊随机变量强大数定律的推广.     

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．     

利用强不变原理讨论U-统计量的完全收敛性

考虑独立同分布的随机变量序列的U-统计量，得到了其完全收敛性和强不变原理的统一形成，这与文献中的实值的独立随机变量的结果类似，同样对于Von-Mises统计量也有类似的结果。     

删失数据下NA样本核密度估计的相合性

在｛Xn;n≥1｝和｛Yn;n≥1｝是相互独立的同分布NA随机变量序列的情形下,研究了随机删失数据下概率密度函数的核估计,获得了此核估计的逐点强相合性和一致强相合性。     

由强混合序列生成的移动平均过程的矩完全收敛性

设{Yi,-∞i∞}为一同分布的强混合随机变量序列,{ai,-∞i∞}为一绝对可和的实数序列.利用强混合序列的矩不等式及缓变函数的性质,在适当的条件下得到了由强混合序列生成的移动平均过程的矩完全收敛性和强大数定律.     

一类随机变量序列关于Г-分布的强偏差定理

引进似然比作为非负连续型随机变量序列相对于服从Г分布的独立随机变量序列的偏差的一种度量，并通过限制似然比给出了样本空间的一个子集，在此子集上运用鞅方法得到了任意非负连续型随机变量序列的一类用不等式表示的强极限定理，将任意随机变量序列关于乘积分布的强偏差定理从离散状态空间推广到连续状态空间．作为推论得到了任意非负连续型随机变量序列关于指数分布，厄兰分布以及X^2分布的强偏差定理以及服从Г-分布的独立随机变量序列的一族强大数定律．     

一类随机变量序列关于Γ-分布的强偏差定理

引进似然比作为非负连续型随机变量序列相对于服从Γ分布的独立随机变量序列的偏差的一种度量,并通过限制似然比给出了样本空间的一个子集,在此子集上运用鞅方法得到了任意非负连续型随机变量序列的一类用不等式表示的强极限定理,将任意随机变量序列关于乘积分布的强偏差定理从离散状态空间推广到连续状态空间.作为推论得到了任意非负连续型随机变量序列关于指数分布,厄兰分布以及x2-分布的强偏差定理以及服从Γ-分布的独立随机变量序列的一族强大数定律.     

φ混合随机变量阵列加权和的收敛性质

利用φ混合随机变量的Rosenthal型矩不等式,考虑一定权重条件下,不同分布φ混合随机变量阵列的强收敛性质,得到了一些新结果.     

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.     

(ψ)混合序列的一些收敛性质

研究了不同分布(ψ)混合序列的一些收敛性质.得到了不同分布(ψ)混合序列的完全收敛性,推广了独立同分布情形的结果.并且还将独立序列的Marcinkiewicz强大数定理推广到不同分布(ψ)混合序列的相应定理.     

不同分布混合序列部分和的强收敛性

讨论不同分布ρ~混合序列部分和的强收敛性,所得结果推广和改进了文献[2]的结论,将同分布推广到不同分布。     

_-混合序列的几乎处处收敛性

文章讨论了-混合序列的几乎处处收敛性,把独立同分布随机变量序列的相应结果较好地推广到同分布~ρ-混合序列,从而得到了若干个关于-混合序列的几乎处处收敛定理.     

一类随机变量序列关于乘积分布的强偏差定理

引进似然比作为整值随机变量序列相对于服从二项分布的独立随机变量序列的偏差的一种度量，并通过限制似然比给出了样本空间的一个子集，在此子集上得到了任意整值随机变量序列的一类用不等式表示的强极限定理，作为推论得到了服从二项分布的独立随机变量序列的一族强大数定理．进一步发展和完善了状态空间有限的随机变量序列关于乘积分布的强偏差定理．     

相依样本下回归函数之改良核估计的强相合性

本文在样本序列为同分布Φ-混合的情形下讨论了回归函数之改良核估计的强相合性,同时也给出了强收敛速度。