PA序列部分和之和的弱大数定律

研究PA随机变量序列部分和之和Tn=(n∑i=1Si)其中(Sn=(n∑i=1)Xi)的弱大数定律,将PA随机变量序列“部分和”的弱大数定律推广到了“部分和之和”的情形(包括同分布和不同分布的情形).     

同分布的两两NQD序列部分和之和的强大数定律

主要研究同分布两两NQD随机变量序列{Xn,n∈N}部分和之和Tn=∑i=1 n Si（其中Sn=∑i=1 n Xi）的强大数定律,通过给出几个等价的条件,建立了强大数定律,获得了与I．I．D列情形相类似的结论．     

两两NQD序列部分和之和的弱大数定律

讨论两两NQD序列部分和之和的弱大数定律,获得了与NA序列相同的结论,并且简化了弱大数定律成立的条件。     

同分布两两 NQD 序列部分和之随机和的弱大数律

利用两两NQD（negatively quadrant dependent）随机变量序列部分和的弱大数律和推广的Kolmogorov型不等式,得到了两两NQD序列部分和之随机和的弱大数律,获得了与独立同分布情形相类似的结果。     

不同分布两两NQD列部分和之和的强大数定律

主要研究两两NQD列部分和之和Tn=∑ni=1Si(其中Sn=∑ni=1Xi)的强大数定律,并获得了与独立同分布随机变量序列情形类似的结果.     

两两NQD列的一个弱大数定律注记

研究了一类广泛的随机变量序列NQD列的收敛性质,得到了与独立情形一样的弱大数定律和同分布NQD列的相应结果.     

两两NQD列的一个弱大数定律

研究一类广泛的随机变量序列NQD列的收敛性质,获得与独立情形一样的弱大数定律,而且得到了同分布NQD列的相应结果.     

两两NQD序列部分和之和的强大数定律

主要研究了两两NQD序列部分和之和的强大数定律,并凶此得到两两NQD序列部分和之和的强收敛性.在较弱的条件下得到了与独立列部分和之和相类似的结果.同时给出了两两NQD序列部分和之和的强大数定律的一种描述.     

两两PQD序列部分和之和的一个大数律

利用随机变量的截尾方法和两两POD序列的矩不等式，得到了矩条件下两两POD序列部分和之和的弱大数律，推广了若干已有的弱大数律．     

两两NQD列部分和的不等式及弱大数律

对两两NQD列的部分和Sn，通过建立其尾概率不等式，得到了Sn的p阶矩的上界估计和Sn尾概率的指数上界，对不同分布两两NQD列，研究了服从弱大数律的充分条件，使独立同分布情形的相应结果成为推论或特例。     

两两广义NQD列的一些性质

在两两NQD列的基础上定义了两两广义NQD列,并获得了与两两NQD列类似的基本性质、Kolmogorov不等式及一个弱大数定律.     

两两NQD序列完全矩收敛的精确渐近性

设{X_n, n≥1}为同分布的两两NQD(negatively quadrant dependent)序列, 均值为0. 在适当的条件下, 利用两两NQD序列的中心极限定理和矩不等式等工具, 给出两两NQD序列部分和一般对数律下完全矩收敛精确渐近性的一般函数式.     

两两NQD随机阵列加权和的弱大数定律和完全收敛性

利用截尾和矩不等式方法研究了在剩余h-可积条件下,两两NQD随机阵列加权和的弱大数定律和完全收敛性,得到两个重要的定理,推广和改进了已有的相应结果.     

两两NQD序列完全矩收敛的精确渐近性

设{X_n, n≥1}为同分布的两两NQD(negatively quadrant dependent)序列, 均值为0. 在适当的条件下, 利用两两NQD序列的中心极限定理和矩不等式等工具, 给出两两NQD序列部分和一般对数律下完全矩收敛精确渐近性的一般函数式.     

两两NQD列乘积和的Marcinkiewicz型强大数律

讨论了不同分布两两NQD列乘积和的Marcinkiewicz型强大数律,得到了一些新的结果.     

关于不同分布两两NQD列乘积和的Marcinkiewicz型强大数律

通过研究得到了关于不同分布两两NQD列乘积和的Marcinkiewicz型强大数律的新的结果。