D族的大偏差不等式

在大偏差问题中,重点是研究重尾随机变量之和的大偏差.Ng和Tang等人(2004)将两个假设弱化成一个.该文在此条件上讨论并得到了重尾子族D族中的几个大偏差不等式.     

两两NQD序列部分和的大偏差及加权和的收敛性

利用NQD随机变量序列的矩不等式和极大值不等式,讨论了NQD随机变量序列部分和的大偏差原理以及加权和的收敛性。     

NA随机变量加权部分和的大偏差估计

首先,本文研究了NA随机变量加权部分和的极大值型不等式。在此基础上我们研究了NA随机变量加权部分和的极大值型大偏差估计。当权函数满足ai≡1时,我们可立即得到NA随机变量部分和的极大值型大偏差估计。     

一类随机变量部分和极大Serfling不等式及其应用

利用Serfling不等式得到了一类随机变量序列的矩不等式,然后运用这些矩不等式探讨了相应随机变量序列部分和的大偏差和强收敛性,所获结论推广和改进了相关文献已有结果.     

NA随机变量之和的大偏差与指数估计

对ＮＡ随机变量序列建立了类似于独立随机变量序列的大偏差概率不等式与指数估计。     

L~r(r>1)混合序列一矩不等式及其应用

文章给出Lr(r1)混合序列的矩不等式,其中混合系数将具体给出,并得到了Lr(r1)混合序列的大偏差结果;这一结果与已有文献给出的关于鞅差序列的上界相同,在主要数量级上已达最优,将其应用到线性过程中,得到线性过程的一个大偏差结果。     

END随机变量双下标加权矩不等式及其应用

END(extended negatively dependent)随机变量是较弱的相依随机变量,它包含了NA(negatively associated)随机变量和NOD(negatively orthant dependent)随机变量。文章研究了END随机变量双下标加权矩不等式,在此基础上给出在大偏差估计和多元线性模型最小二乘估计中的应用。     

随机一般多孔介质与快速扩散方程

基于作者和合作者的有关工作,本文介绍关于随机一般多孔介质与快速扩散方程研 究的若干新进展。我们从确定性的方程出发，引入相应随机方程的一般框架，再分别介绍解的存在唯一性、Harnack 不等式与应用、解的正则性和大偏差原理等。     

随机环境两性分枝过程的大偏差原理

在随机环境分枝过程中大偏差理论的基础上,将大偏差原理扩展到两性分枝过程,主要探讨在矩有限基础上的两性分枝过程Z_n的矩和logZ_n的大偏差问题,并对大偏差原理给出证明。     

M-Z型序列的最大值不等式和大偏差定理

设{Xn,n≥1}为p阶M-Z型序列,Sn(a)=∑i=a+1 a+n Xi,n≥1,a≥0且Xi∈Lp,i≥1.讨论了M-Z型序列的最大值不等式和大偏差定理,得到了p≥2情形下的估计μ(|Sn(a)|>n)≤cn-p/2以及p∈(1,2]情形下的估计μ(|Sn(a)|>n)≤cn1-p.最后给出了M-Z型序列部分和的最大值序列m ax1≤k≤nSk(a)和混合序列部分和Sn(a)的大偏差定理.     

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.     

随机变量的截尾与任意B值随机变量序列的强收敛性

利用随机变量的截尾方法研究任意B值随机变量序列的性质，建立了一类矩条件下任意B值随机变量序列的强极限定理．     

任意随机变量序列强极限定理的一个推广

利用随机变量的截尾方法和Doob鞅收敛定理，研究了任意随机变量序列的性质，得到了一类矩条件下任意随机变量序列的强极限定理，推广了与此相应的一些结果．     

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.     

行为ND随机变量阵列加权和的完全收敛性

在非同分布的情况下, 给出了行为ND随机变量阵列加权和的完全收敛性的充分条件, 所得结果部分地推广了独立随机变量和NA随机变量的相应结果. 作为其应用, 获得了 ND随机变量序列加权和的Marcinkiewicz-Zygmund型强大数定律.     

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．     

NA行列阵的完全收敛性

在前人研究的基础上,证明了NA随机变量序列阵满足一定条件下的完全收敛性.根据这个定理得出两个推论,即NA随机变量序列阵在EXni1+λn□?,1≤i≤bn,n≥1条件下和NA随机变量序列阵由随机变量X控制的Toeplitz阵情形下的完全收敛性.     

非独立随机变量部分和的矩不等式

本文在随机变量分别是鞅差序列、m—相依序列和局部广义高斯序列的条件下,得到了非独立随机变量部分和的P价绝对矩不等式。     

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。     

随机变量序列的几个极限定理

利用停时技术的方法,研究了随机变量序列的一类极限定理。作为推论,得到了若干经典的独立随机变量序列的极限定理和一类鞅差序列的极限定理。