NA变量Esseen不等式的推广

在一定的条件下 ,推广了NA变量的Esseen不等式 ,给出了一个较为一般的结论 ,所得结果与独立情形一致 .     

相依样本情形误差方差估计的强逼近

考察线性模型其中{y_i},{x_i},β及e_i的意义如文献[1]。现设{e_i}是强平稳序列,满足     

关于2参数Wiener过程的增量有多小

许多作者已讨论了Wiener过程增量有多大,且他们也对1参数Wiener过程增量有多小做了研究,但对于“2参数Wiener过程的增量有多小”的问题还没有详尽的研究。     

马氏链可加泛函的不变原理的注记

设{x_n}是具有可列状态I={i}的正常返马氏链,f是它的非负可加泛函,记     

误差方差估计的强不变原理

考察线性模型y_i=x′_iβ e_i i=1,…,n,…, (1)其中y_i是第i次试验结果,x_i是p维的试验点列,β是未知的p维回归系数向量,e_i是第i次试验的随机误差。假定1) e_1,e_2,…是相互独立同分布的;     

平稳随机变量序列的经验过程的弱收敛性

设{ξ_π)是强平稳随机变量序列,ξ_π服从[0,1]中均匀分布,F_π(t,ω)是ξ_1(ω),…,ξ_π(∞)的经验分布,序列{ξ_π}的经验过程{y_π}由下式定义:     

独立与m相依变量组列的弱收敛

本文给出了独立随机变量组列所产生的部分和过程弱收敛于Brown运动过程的充要条件,即定理1 设k_n(t)是[0,1]上整值右连续增加函数,k_n(0)=0,k_n(1)=k_n。对于独立随机变量组列{ξ_(nk)},有常数列{a_(nk)},记     

函数空间中功率和的极限定理

在电信工程中,常需研究随机变量序列{ξ_n}的幂和的对数P_n=10lg(10~((ξ_1)/10)+10~((ξ_2)/10)+…+10~((ξ_n)/10))的分布或渐近性质。我们称P_n为{ξ_n}的功率和。