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.     

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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混合序列的情形,在一些命题和引理的前提下,获得了混合序列情形时的相应结论.     

(～ρ)混合序列的完全收敛性和几乎处处收敛性

讨论了不同分布的卢混合序列的完全收敛性、Marcinkiewicz强大数律及几乎处处收敛性，并获得了不同分布卢混合序列满足完全收敛性的一个充分性结果．所得结果把蔡光辉等的结论推广到了不同分布卢混合序列的情形，并且改进了甘师信的结论，去掉了其定理条件中的log n因子．     

不同分布ρ混合序列部分和的强收敛性

讨论不同分布(ρ~)混合序列部分和的强收敛性,所得结果推广和改进了文献[2]的结论,将同分布推广到不同分布.     

(p~)混合序列的收敛性质

设{Xn,n≥1}为(p~)混合序列.利用随机变量的截尾方法,研究了(p~)混合序列的几乎处处收敛性,并得到一些新的结果,推广和改进了独立序列的相应结果,而且并不需要另外增加其他条件.

Abstract：

Let {Xn,n≥1} be a (p~)-mixing random variable sequence. By means of the truncation method of random variables,the almost sure convergence for (p~)-mixing sequences was discussed and some new results were obtained, which extended and improved the corresponding results for independent random variable sequences without necessarily adding any extra conditions.     

任意随机变量序列的大数定律

设｛Xn,n≥0｝是任意实值随机变量序列,并且尾概率是一致有界于随机变量X0,通过构造适当的鞅,利用鞅收敛定理讨论随机变量序列｛X,n≥0｝的强极限定理和强弱大数定律,得到了大数定律成立的充分条件,推广了费勒在1946年给出的平均值无限时的大数定律。     

ρ混合序列的Hajek-Renyi型不等式

将独立随机变量序列的Hajek-Renyi型不等式推广到ρ混合序列,并应用此不等式研究其强大数定律。     

(～ψ)混合序列的强大数律

讨论了一类较广泛的(～ψ)混合序列的收敛性质,获得了与独立情形一样的三级数定理等收敛性质,并由此得到与独立情形一样的Kolmogov强大教律的充分条件.     

ρ混合序列的概率不等式及其应用

在Σn=1∞ρn<∞的条件下建立了ρ混合序列的概率不等式,进而得到ρ混合序列的三级数定理及强大数定律。     

关于ρ混合序列的收敛性质

给出了关于ρ混合序列完全收敛的等价条件，所得结论推广和改进了文献[1,2,4,5]的部分结论，并达到了独立同分布完全一样的理想结果。     

(ψ)混合序列的几乎处处收敛性

讨论(ψ)混合序列级数的收敛性,得到(ψ)混合序列的几个几乎处处收敛定理,把文献[2]中ρ混合序列的相关收敛性质推广到(ψ)混合序列.     

不同分布(~ψ)混合序列加权和的完全收敛性和强收敛性

在不同分布的情况下,讨论混合序列加权和的完全收敛性和强收敛性,给出其收敛的新判据,推广了Stout和Thrum定理.     

ρ混合、ψ混合序列加权和的完全收敛性和强收敛性

给出ρ混合、ψ混合序列的完全收敛和强收敛的充分条件,所得结论推广和改进了文献「１～３」的部分结论,推广并部分改进独立同分布的结果。     

强大数定律的一种推广形式

作者给出Kolmlogorov强大数定律的一种推广形式，从而可以统一的方式处理统计学中许多统计量的强相合性问题。     

NA序列的大数定律及收敛速度

建立了NA序列的H劋jek-R埁nyi不等式,并利用它研究了NA序列的强大定数定律及收敛速度.     

～^ρ合序列的Marcinkiewicz强大数律与完全收敛性

讨论了～^ρ混合序的Marcinkiewicz强大数律与完全收敛性，所得的结果改进文献相应的结果，并得到了完全收敛速度与矩条件之间的等价关系．     

模糊随机变量序列的一个强大数定律

利用连续模糊数的性质和数学分析的结论,通过构造适当的零测度子集序列,将任意随机变量的强极限定理推广到模糊随机变量情形,得到了任意模糊随机变量序列的一个强大数定律,它是独立同分布等情形模糊随机变量强大数定律的推广.     

(ρ)混合序列的不变原理

给出一类较广泛的(ρ)混合序列,证明在一定矩条件下,(ρ)混合序列的不变原理成立.所得的结果改进了已经报道的相关结果.     

φ^～混合序列的强大数律

讨论了一类较广泛的φ^～混合序列的收敛性质，获得了与独立情形一样的三级数定理等收敛性质，并由此得到与独立情形一样的Kolmogov强大数律的充分条件．