混合序列Marcinkiewicz－Zygmund强律收敛速度的一个注记

本文讨论了非平稳φ－混合序列及ρ－混合序列，在无任何混合速度限制情形下，给出了Ｍａｒｃｉｎｋｉｅｗｉｃｚ－Ｚｙｇｍｕｎｄ强律的收敛速度，获得了比［２］更具广泛意义的结果     

无界绝对正则序列强律的收敛速度

本文进一步讨论了无界绝对正则序列(未必平稳)的Marcinkiewicz-Zygmund强律的收敛速度。在对随机变量的矩与相对系数给出一定的限制后,得到了与[2]中主要结果相应的结论。     

P^＊-混合序列重对数律的收敛速度

利用截尾、矩不等式、矩和级数收敛的关系、Borel—Cantelli引理等研究了P^＊-混合序列{X,,i∈Z^d＋}重对数律的收敛速度,在较弱的矩条件下得到了与独立同分布（i．i．d）实值随机变量序列类似的结果,同时给出了P^＊-混合序列重对数律收敛速度的一种描述．     

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.     

混合随机序列部分和的强收敛性

讨论了混合序列部分和的强收敛性,所得结果推广和改进了文献[1,2],并推广了Marcinkiewicz强大数律.     

不同分布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。     

强混合序列下非参回归函数加权核估计的强收敛速度

在误差项为强混合序列的条件下,利用随机变量部分和的矩不等式,讨论非参回归函数加权核估计的强相合性,给出其收敛速度.当样本矩足够大时,强相合的收敛速度约等于n-1/2.     

-混合序列的强大数律和收敛速度

对于正相协和负相协随机变量序列,许多学者都进行了研究,并给出相关结果.受前人研究成果的启发,利用一般方法证明了-混合序列的强大数定律,并且得到了它的收敛速度和上确界的可积性.     

混合随机序列部分和的强收敛性

讨论了混合序列部分和强收敛性，所得结果推广和改进了文献（１，２），并推广了Ｍａｒｃｉｎｋｉｅｗｉｃｚ强大数律。     

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.     

PA列乘积和的Marcinkiewicz型强大数律

讨论了不同分布的PA序列乘积和的Marcinkiewicz型强大数律,改进了目前所做的部分工作,得到了一些新的结论.     

一类半参数回归模型估计量的强收敛速度

讨论了一类新的半参数回归模型y=x’β g(t’α) e,在一组比较基本的条件下,得到了估计量的较好的一致强收敛速度．     

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．     

不同分布~h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（~）φ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.     

关于任意随机序列级数的强收敛性

为了建立一类任意随机序列级数的强极限定理,利用鞅差序列级数收敛定理主要讨论了在p≥t(1≤t≤2)下任意随机序列级数的强收敛性,进一步完善了该序列的一个强极限定理.作为推论得到了p≥2下一类任意随机序列级数的强收敛性,推广了某些经典的鞅差序列级数收敛性的一个结果.     

LPQD序列的最大值不等式和强大数定律

本文证明了LPQD随机变量序列的最大值不等式,并由此得到一个LPQD序列的强大数定律．所得结果分别推广了Newman—Wright和Birkel关于PA序列的相关结论．     

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.