关于m—相依随机变量序列的强大数定律

本文利用初等的方法证明了ｍ－相依随机变量序更的两个强大数定律。     

NA随机变量序列的强大数定律

研究了NA随机变量序列的强大数定律,利用推广的Borel-Cantelli引理,讨论一般矩条件与强大数定律之间的关系,作为推论,得到了p阶矩与强大数定律等价,最后给出了NA随机变量序列的Feller强大数定律.     

随机选择函数列的强大数定律

设{Xn,n≥0|是在可数集I上取值的一列随机变量，f(X0，X1，…，Xn)是依赖X0，X1，…，Xn的随机选择函数．利用分析方法讨论随机选择函数列的收敛性问题，得到了一些有关的强大数定律．     

一般随机变量序列强大数定律

将独立同分布情形下的强大数定律进行了推广,指出一般随机变量序列若满足∑∞n=1B2n/n<∞,则服从强大数定律。所给出随机变量序列强大数定律存在条件较易满足,使得定理适用范围更广。并在两两不相关且一致有界的条件下,指出对任意的α>3/4,均有(Sn-ESn)/nα几乎处处收敛于0。     

关于强大数定律的一点注记

本文分别在独立非同分布以及ψ混合的条件下得到了随机变量列的强大数定律。     

B值随机元序列的强大数定律

本文主要讨论了B值随机元序列的强大数定律与B值终鞅的强大数定律,它们是现有一些结果的补充与推广.     

样本均值随机加权估计的强大数定律

在Ｅ│Ｘ１│＾１＋ε〈∞的条件下，证明了样本的均值随机和加权的强大数定律。     

关于两两NQD序列的强大数定律

两两NQD序列的研究已有数十年,根据吴群英对两两NQD序列收敛性质,利用Kronecker引理和三级数定理证明了一个更一般性的收敛定理,并加以推广应用,得到两个相关推论,从而推广了两两NQD序列的强大数定律．     

负相关序列的强大数定律和收敛速度

利用Háyek-Rényi型最大值不等式,得到了相关和负相关随机变量序列的强大数定律和收敛速度,作为推论,得到了Hu Shuhe,Hu Ming关于负相关随机变量序列的结论.     

两两NQD序列的Marcinkiewicz型强大数定律

在附加矩条件的情况下, 给出了与独立同分布情形类似的同分布两两NQD序列的Marcinkiewicz型强大数定律.     

NA随机变量加权和的强大数律

研究了NA列加权和的Marcinkiewcz-Zygmund强大数律,推广了强大数律的结果．     

一致有界随机变量序列的弱大数定律

利用一致有界条件,建立弱大数定律,改进了目前的某些结果,并找到弱大数定律与强大数定律的内在差别.     

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.     

随机环境中马氏链的强大数定理

研究随机环境中可列状态马氏链的有关强大数定理,证明了关于通常的非齐次马氏链的很多强大数定理,对于随机环境中的马氏链仍然成立。     

不同分布两两NQD的强大数定律

讨论一类非常广泛的不同分布随机变量列两两NQD(Negatively Quadrant Dependent)的性质,在恰当的条件下给出该随机变量列的Marcinkiewicz型强大数定律,推广了独立情形下的强大数定律.     

AANA随机变量序列的强大数定理

利用Hájek-Rényi型最大值不等式,得到了关于AANA随机变量序列的一个强大数定理。     

两参数两两独立的随机变量序列的强大数定律

设{Xij}为两参数两两独立的随机变量序列,若对任意的t>0, ∑∑(Xij-EXij)P{|Xmn|≥t}≤P{|X|≥t}且E|X|P(log+|X|)3<∞,(1<p<2),则i=l--j=l--→0 (mn)Ypa.s.当mvn→∞而在E|X|plog+|X|<∞的条件下,它依L1收敛于0.并且这些结论可以推广到r维参数的情形,而只需将对应的条件分别改为E|X|p(1og+|X|)r+1<∞和E|X|p(log+|X|)r-1<∞.