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1.
研究了ρ--混合序列部分和乘积的几乎处处中心极限定理。利用ρ--混合序列加权和的中心极限定理,得到了一般权重下,ρ--混合序列部分和乘积的几乎处处中心极限定理,推广了已有文献的结果。 相似文献
2.
《北华大学学报(自然科学版)》2015,(4)
研究了ρ--混合序列部分和乘积的几乎处处中心极限定理.利用ρ--混合序列加权和的中心极限定理,得到了一般权重下,ρ--混合序列部分和乘积的几乎处处中心极限定理,推广了已有文献的结果. 相似文献
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4.
设{X,Xn}n∈N为一严平稳的ρ--混合随机变量序列,利用混合序列加权和的中心极限定理及矩不等式,获得了权重为dk=k-1exp{logαk}(0≤α1/2)的ρ--混合序列部分和之和乘积的几乎处处中心极限定理. 相似文献
5.
邹广玉 《四川理工学院学报(自然科学版)》2014,(6):72-74
利用ρ-混合序列部分和乘积的几乎处处中心极限定理,给出了一类随机函数(统计量)乘积的几乎处处中心极限定理,推广了独立情形的结论。 相似文献
6.
设{X_n,n≥1}是一列严平稳的ρ~-混合随机变量序列,利用ρ~-混合随机变量序列的中心极限定理和矩不等式等,在适当的条件下给出ρ~-混合随机变量序列部分和在一般对数律下的完全矩收敛精确渐近性的一般函数式. 相似文献
7.
对于具有零均值、同分布的ρ-混合序列,在适当的矩条件下,通过利用ρ-混合序列移动平均过程的中心极限定理及其矩不等式,采用多重截尾的方法,获得了ρ-混合序列关于移动平均过程完全矩收敛的精确渐近性的相关结论,推广了独立情形的结果。 相似文献
8.
9.
《山东大学学报(理学版)》2017,(4)
假设{X_n,n≥1}为一列严平稳ρ-混合随机变量,期望为零,方差有限。设S_n=n∑i=1X_i,M_n=max1≤i≤n |S_i|。利用ρ-混合随机变量的矩不等式和中心极限定理,得到了一类ρ-混合随机变量序列部分和以及部分和的最大值重对数矩收敛的精确渐近性。 相似文献
10.
在适当的假设条件下, 利用混合序列加权和的中心极限定理及矩不等式, 证明了混合序列部分和之和乘积的几乎处处中心极限定理. 相似文献
11.
《辽宁工程技术大学学报(自然科学版)》2017,(11)
为研究非参数回归模型中ρ混合序列权函数估计的渐近性质问题,在矩条件较合理的情形下,采用相依序列概率不等式以及截断的方法,获得了回归函数g(·)权函数估计的几乎处处收敛的强相合性;在矩条件和权函数条件较合理的情形下,利用相依序列概率不等式以及Bernstein大小分块和Lyapunov中心极限定理的方法,获得了回归函数g(·)权函数估计的渐近正态性.将其他相依序列下相应方法和结论推广到ρ混合序列. 相似文献
12.
在前人给出独立和相依序列部分和的几乎处处中心极限定理的基础上,利用乘积转化和式的方法,给出强混合正随机变量序列部分和之和乘积的几乎处处中心极限定理。 相似文献
13.
先利用ρ-混合序列Rosenthal型最大值不等式,得到一个关于行ρ-混合阵列加权和最大值的完全收敛性定理,再利用此定理证明ρ-混合序列加权和最大值的MarcinkiewiczZygmund型强大数定律. 相似文献
14.
15.
设{Xn, n≥1}为一严平稳φ混合随机变量序列, EX=0,V2n为一实数阵列, 利用随机变量阵列的弱收敛定理, 在较一般的条件下, 证明了自正则加权和{Sn/Vn, n≥1}的中心极限定理, 改进并推广了已有混合序列自正则化中心极限定理的相关结果. 相似文献
16.
利用ρ-混合序列的Rosenthal型最大值不等式, 讨论了ρ-混合序列的强收敛性; 在未附加任何其他条件的情况下, 得到了独立情形的Hintchine Kolmogorov收敛定理、 Marcinkiewicz强大数定律和三级数定理. 相似文献
17.
利用ρ^-混合序列的矩不等式,得出一个关于行ρ^-混合阵列加权和最大值完全收敛性定理,并从定理的特殊情况得出关于行西混合阵列加权和最大值完全收敛性的一系列推论。 相似文献
18.
讨论随机元序列和随机变量序列函数的几乎处处中心极限定理, 推广了经典几乎处处中心极限定理中的权重, 并改进了经典几乎处处中心极限定理的证明. 相似文献
19.
20.
王筑娟 《上海应用技术学院学报:自然科学版》2013,13(4):325-328
对中心极限定理作了简明的介绍,包括独立同分布样本的经典中心极限定理,独立但不同分布的Lindeberg—Feller中心极限定理和m-相依序列的中心极限定理。特别对m一相依序列中心极限定理,给出了一个新的、更为简单易懂的证明。还讨论了对经典中心极限定理的近似的改进,包括Berry—Essen界和Edgeworth展式。 相似文献