可交换随机变量序列的随机极限定理的一个推广

讨论了可交换随机变量序列{Xn:n≥1}的极限定理,得到了可交换随机变量序列的随机强大数定律成立的充要条件,并在一定的条件下,推广了文[1]中的结果.     

行-列可交换随机变量的大数定律

选取适当的σ-代数,用鞅方法得到行-列可交换随机变量无限和有限组列的强大数定律。特别地,对具有有限方差的无限组列,可以证明其强大数定律成立的充要条件是此组列的对角元素列为不相关的。     

有关可交换随机变量序列的一个结论

研究一定相关性条件下可交换随机变量与独立同分布随机变量的结果之间的相似与不同。利用逆鞅、截尾等方法,解决其渐近性质的问题。由于可交换随机变量的基本结构定理De Finetti定理——可交换随机变量无限序列以其尾σ-代数为条件是独立同分布的,因此可交换随机变量应该具有类似于独立同分布随机变量的性质。     

随机弱大数定律和弱大数定律的充要条件

讨论了任意随机变量序列的弱大数定律,得到了随机变量序列分别服从随机弱大数定律和弱大数定律的充要条件,以及独立随机变量序列服从弱大数定律的相关结果.     

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.     

模糊随机变量的大数定律

在模糊随机变量及相互独立性的基础上,给出了模糊随机变量的大数定律,说明模糊数理统计问题可转化为经典数理统计问题。     

一类强大数定律的推广与应用

引入了随机变量序列的一类可求和方法,证明了一类强大数定律成立的充要条件。它们还是Kolmogorov和Marcinkiewicz两个经典强大数定律在某种意义上的推广。     

NA随机变量序列的强大数定律

研究了NA随机变量序列的强大数定律,利用推广的Borel-Cantelli引理,讨论一般矩条件与强大数定律之间的关系,作为推论,得到了p阶矩与强大数定律等价,最后给出了NA随机变量序列的Feller强大数定律.     

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.     

大数定律的必要充分条件

许多教科书上论证了大数定律的充分条件，并且所涉及到的随机变量都是独立的．本文给出并且证明不一定是独立的随机变量的大数定律的必要充分条件．     

Poisson定理的一个推广

Ｃｈｏｗ，Ｙ，Ｓ（１９９２）证明了独立Ｂｅｒｎｏｕｌｌｉ试验中连续中功次数的Ｐｏｉｓｓｏｎ定理。在本文中，我们讨论了Ｍａｒｋｏｖ链组列、可交换随机变量组列中的随机和的Ｐｏｉｓｓｏｎ定理，并证明了其结果对连续成功次数所成的部分和仍成立。     

基于可交换随机元的U—统计量的渐近性态

把随机变量列的De Finetti 定理推广到取值于一般可测空间的随机元列。由此又获得基于可交换随机元样本的U-统计量的渐近性态。     

负相协随机变量列的强大数律

负相协(NA)随机变量是一包含独立随机变量的有广泛应用的随机变量类, 对于独立随机变量情形, Teicher给出了一类强大数律. 本文应用NA随机变量的概率不等式, 在更弱的条件下, 对具有不同分布的NA随机变量列建立了有关强大数律的定理, 进而将Teicher的结果推广到NA随机变量.     

经验过程在阿基米德Copula拟合优度检验中的应用

针对阿基米德Copula所特有的变量可交换性,提出了一种基于经验Copula过程的新拟合优度检验方法。不同于一般的Copula拟合优度检验,该方法在选择最优的阿基米德Copula时具有良好的效果。     

对称随机变量线性组合的封闭性

在给出多维对称随机变量分布函数一个充要条件证明的基础上,阐明对称随机变量的线性组合仍是对称随机变量.进一步,应用得到的结果讨论了关于对称随机变量序列部分和的一个不等式.     

二维随机变量概率分布的求解方法

每一个随机试验的整体概率可以用一个相应的随机变量及其概率分布来描述.基于对一维随机变量的理解,采用分布函数法和函数分步法,给出了求二维随机变量概率分布的基本规律.     

相依随机变量列中偏差和大偏差原理的两个结果

研究m相依和φ混合随机变量列的中偏差原理和大偏 差原理. 得到了m相依随机变量列的中偏差原理和有限维φ混合随机变量列所产生的平均移动过程的大偏差原理.     

Local canonical correlation coefficients and canonical variables of groups of random variables

The concepts of local correlation coefficient, local canonical correlation coefficients and local canonical variables of groups of random variables are defined, which generalize the classical concepts in two groups of random variables.These concepts together with total corresponding concepts clarify the correlativity among groups of random variables.     

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．     

行为NA的随机变量三角阵列的完全收敛性

利用NA序列的一个矩不等式,研究了行为NA的随机变量三角阵列在Cesaro意义下被随机变量X控制下的完全收敛性,推广了行独立随机变量三角阵列相应的结果.