幂赋范下偏正态分布极值的收敛速度

令{Xn,n≥1}是独立同分布随机变量序列并且每个变量均服从偏正态分布.再令Mn=max{Xk,1≤k≤n}表示{Xn,n≥1}的部分最大值,得到了幂赋范下最大值分布的渐近分布和赋范常数以及幂赋范下相应的逐点收敛速度.     

有限混合广义误差分布的极限分布

作为正态分布的推广,广义误差分布是在统计中是应用最广泛的分布之一。有限混合分布在现代统计中的整个发展过程中作为一个模型得到了广泛的研究和应用.这篇文章在广义误差分布的一个重要不等式的基础上研究了有限混合广义误差分布的尾部性质,得到了它的尾部的渐近性质,同时得到了Mill’s率。然后利用有限混合广义误差分布的尾部渐近性质讨论了同服从该分布的独立随机变量序列最大值的极限分布以及如何选择适当的的规范化常数使得最大值的分布收敛到双指数分布。     

麦克斯韦分布最大值的高阶渐近展开

在最优赋范常数的条件下,研究了麦克斯韦分布规范化最大值分布的高阶渐近展开,得到了最大值分布的收敛到极值分布的逐点收敛速度.     

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.