B值m相依随机元序列的完全收敛性

设{Xn;n≥1}是均值为零的B值m相依随机元序列,X1∈CL(B),对于1≤t<2,r>1有E‖X1‖rt< ∞,记Sn=∑ni=1Xi.利用构造法证明了{Xn;n≥1}的完全收敛性.     

B值m相依随机变量列生成平均移动过程精确渐近

利用弱收敛定理及矩不等式, 讨论{S_n}精确渐近性的一般形式.     

B值m相依随机元序列的中心极限定理

讨论B值m相依随机元序列的中心极限定理,给出其成立的一个充分条件,并研究空间型与B值m相依随机元序列中心极限定理的关系．     

B值随机元阵列的完全收敛性

应用Ｂ空间上的Ｈｏｆｆｍａｎ－Ｊφｒｇｅｎｓｅｎ不等式,讨论了ｐ型Ｂａｎａｃｈ空间（１≤ｐ≤２）中行独立随机元阵列的完全收敛性,得到了几个有意义的结果。     

B值独立随机变量序列矩完全收敛性

在p阶可光滑Banach空间中,讨论了B值独立不同分布随机变量序列矩完全收敛性.     

B值随机元序列的矩完全收敛性

文章在随机元序列随机有界于某非负随机变量的条件下,引入慢变化函数l和选定的函数类S,在一定的概率性条件下,得到B值独立不同分布随机元序列矩完全收敛性的充分条件,推广了有关文献的结果。     

不同分布相依序列部分和的完全收敛性

讨论了不同分布的~ρ序列的部分和在含有慢变函数因子的情形下的完全收敛性的充分条件,其中关键的矩条件仅仅是相对应的E|X0|ph(|X0|1/α)<∞.特别地,对同分布序列获得了与独立情形下的Baum和Kate定理一致的充分条件.     

B值随机元阵列的矩完全收敛性

本文在随机元阵列随机有界于某非负随机变量的条件下，通过引入函数类S，在一定的概率性条件下，得到了B值行独立对称的随机元阵列矩完全收敛性的一些充分条件．     

B值m相依随机元序列的随机指标中心极限定理

讨论B值m相依随机元序列的随机指标中心极限定理, 给出其成立的一个充分条件, 同时给出当B是2型空间时随机指标中心极限定理.     

一类随机变量加权和的完全收敛性

设{Xn,n≥1}是一列满足Rosenthal型不等式的相依随机变量,在非同分布下建立了这类随机变量加权和的完全收敛性的新定理,并获得了相依随机变量加权和的强大数定律.所得结论把相应结果从独立同分布的情形扩展到普遍的相依变量情形.     

两两NQD序列完全矩收敛的精确渐近性

设{X_n, n≥1}为同分布的两两NQD(negatively quadrant dependent)序列, 均值为0. 在适当的条件下, 利用两两NQD序列的中心极限定理和矩不等式等工具, 给出两两NQD序列部分和一般对数律下完全矩收敛精确渐近性的一般函数式.     

两两NQD序列完全矩收敛的精确渐近性

设{X_n, n≥1}为同分布的两两NQD(negatively quadrant dependent)序列, 均值为0. 在适当的条件下, 利用两两NQD序列的中心极限定理和矩不等式等工具, 给出两两NQD序列部分和一般对数律下完全矩收敛精确渐近性的一般函数式.     

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.     

φ-混合移动平均过程完全矩收敛的精确渐近性

利用移动平均的中心极限定理和矩不等式,得到一类φ-混合移动平均过程部分和的完全矩收敛的精确渐近性.     

ρ~-混合序列完全矩收敛的精确渐近性

设{X_n,n≥1}是一列严平稳的ρ~-混合随机变量序列,利用ρ~-混合随机变量序列的中心极限定理和矩不等式等,在适当的条件下给出ρ~-混合随机变量序列部分和在一般对数律下的完全矩收敛精确渐近性的一般函数式.     

完全收敛性的收敛速度

给出了i.i.d.随机变量序列的完全收敛性的收敛速度,改进了O.I.Klesov的结果.     

均匀经验过程精确渐近性的一个注记

利用经验过程的弱收敛定理和尾概率不等式, 对一般的边界函数和拟权函数得到了矩完全收敛性精确渐近性的一般形式.     

长程相依过程精确渐近性的一般结果

设{εk,-∞k∞}为零均值的独立同分布序列,令长程相依过程∞{Xt=∑akεt-k,t≥0},其中{ak,k≥0}为满足条件ak~k-αl(k)的实数序列,1/2α1,k=0l(k)为缓变函数.利用长程相依过程的弱收敛定理和矩不等式,对边界函数和拟权函数得到了矩完全收敛性的精确渐近性的一般结果.