混合随机变量序列线性形式的强稳定性

利用随机变量的截尾术及强大数定律, 得到了混合随机变量序列具有线性形式强稳定性的充分条件.     

一类随机变量序列线性形式的强稳定性

研究一类随机变量序列线性形式的强稳定性,得到这类随机变量序列具有线性形式强稳定性的充分条件.     

一类负相依随机变量序列线性形式的强稳定性

研究一类负相依随机变量序列线性形式的强稳定性,得到这类不同分布随机变量序列具有线性形式强稳定性的充分条件.     

同分布ψ-混合随机变量线性形式的强稳定性

研究了同分布啦混合随机变量线性形式的强稳定性,通过对随机变量运用截尾术得到了同分布ψ-混合随机变量具有强稳定性的充分条件,此结果在某种程度上推广了独立随机变量的相应定理。     

混合序列线性形式的强稳定性

研究混合序列线性形式的强稳定性,得到混合序列具有线性形式强稳定性的充分条件.     

ρ混合序列线性形式的强稳定性

研究ρ混合序列线性形式的强稳定性,得到ρ混合序列具有线性形式强稳定性的充分条件．     

S_p系统的强收敛性

讨论了一定条件下的φ-混合、ψ-混合随机变量序列是Sp系统,通过建立φ-混合、ψ-混合序列的矩不等式,研究了Sp系统的强收敛性,将独立同分布随机变量的Marcinkiewicz强大数定律推广到了ψ-混合、φ-混合序列.     

φ混合序列线性形式的强稳定性

研究了φ混合序列线性形式的强稳定性,得到了其具有线性形式强稳定性的充分条件。     

(α,β)混合序列加权和的强收敛性

(α,β)混合序列是一类极其广泛的随机变量序列.利用(α,β)混合序列的矩不等式研究(α,β)混合序列加权和的Rosenthal型不等式.在此基础上重点讨论(α,β)混合序列加权和的强大数定律,进一步研究广义Jamison型加权和的强收敛性.     

φ-混合误差下线性EV模型中最小二乘估计的渐近性质（英文）

本文主要研究φ-混合随机误差下的简单线性EV模型.借助于φ-混合序列的中心极限定理和Marcinkiewicz型强大数定律,在较弱的假设条件下,建立了未知参数最小二乘估计的渐近正态性.另外,利用φ-混合随机变量加权和的强收敛性,得到了该最小二乘估计的强相合性.最后,给出了相关理论结果的数值模拟.     

α-混合序列生成的平稳线性过程矩完全收敛性的精确渐近性

利用α-混合序列的矩不等式及α-混合序列生成的平稳线性过程部分和的渐近分布,得到α-混合序列生成的平稳线性过程部分和的矩完全收敛性的精确渐近性.     

AQSI序列线性形式的强稳定性

研究AQSI序列线性形式的强稳定性,得到AQSI序列具有线性形式强稳定性的充分条件.     

ρ↑-混合序列的Cesaro强大数定律的收敛速度混合序列的Cesaro强大数定律的收敛速度

讨论了ρ↑-混合序列的Cesaro强大数定律收敛速度,将i.i.d.的随机变量序列的情形推广到ρ↑-混合序列的情形,在一些命题和引理的前提下,获得了ρ↑-混合序列情形时的相应结论.     

由强混合序列生成的移动平均过程的矩完全收敛性

设{Yi,-∞i∞}为一同分布的强混合随机变量序列,{ai,-∞i∞}为一绝对可和的实数序列.利用强混合序列的矩不等式及缓变函数的性质,在适当的条件下得到了由强混合序列生成的移动平均过程的矩完全收敛性和强大数定律.     

非负ρ-混合随机变量的逆矩

在一阶矩有限的条件下获得了非负同分布ρ-混合随机变量序列部分和的逆矩的渐进逼近,部分推广了已有的结果,即设{Zn,n≥1}是非负同分布的ρ-混合随机变量序列,对任意n≥1,Xn=n∑k=1 Zk.如果0＜EZj＜∞,则对任意a＞0,α＞0,E(a+Xn)α～(a+EXn)-α成立.     

(α,β)混合序列的强极限定理

研究了(α,β)混合序列的收敛定理并得到(α,β)混合序列加权和的强稳定性.并且还得到一些新的大数定理.这些结果推广了独立序列的相应结果.     

ρ^＊-混合随机变量序列的强大数定理

利用随机变量的截尾方法和Háyek-Rényi型最大值不等式研究了ρ*-混合随机变量序列.在一定的条件下,得到了ρ*-混合随机变量序列的强大数定理.     

ρ-混合序列完全矩收敛的精确渐进性

设{Xn;n≥1}为正的严平稳ρ-混合随机变量序列,在适当的假设条件下,获得ρ-混合序列完全矩收敛的精确渐进性的一般形式.     

强混合序列部分和乘积的渐近正态性

设{X_n,n≥1}是同分布正的强混合随机变量序列. 利用强混合序列的中心极限定理以及大数定律, 在适当的条件下证明了 N为标准正态随机变量.     

ρ~-混合随机变量序列加权和的完全收敛性质

应用ρ-混合随机变量序列截断法、Hlder不等式、Markov不等式、Jensen不等式、Cr不等式及ρ-混合随机变量的Rosenthal型矩不等式,考察在没有同分布假设条件下,ρ-混合随机变量序列加权和的完全收敛性质,并利用Borel-Cantelli引理,给出ρ-混合随机变量序列加权和的Marcinkiewicz-Zygmund型强大数定律.