NA序列部分和之和一阶矩收敛的精确渐近性

随机变量的部分和之和在诸多领域有着广泛应用,关于NA序列的部分和之和取得了许多极限性质.在较弱的矩条件下,利用NA序列部分和之和的渐近分布和二阶矩的稳定性质,得到了平稳NA序列部分和之和的一阶矩收敛的精确渐近性,丰富了NA序列部分和之和极限理论的结果.     

NA序列部分和之和乘积的极限定理

设{X_n, n≥1}是一严平稳正值负相关(NA)随机变量序列, 满足EX₁=μ>0,  Var X₁=σ²<∞. 首先利用NA序列加权和的中心强极限定理和矩不等式证明, 其中N为标准正态随机变量; 其次, 对于边界函数和拟权函数给出NA序列部分和之和乘积的完全收敛性中精确渐近性的一般结果.     

独立同分布序列部分和之和精确渐近性的一般形式

利用独立同分布序列部分和之和的渐近性质,得到其精确渐近性的一般形式,丰富了独立同分布序列精确渐近性的结果。     

NA序列部分和之随机和的弱大数定律

利用NA序列部分和的弱大数定律和最大值的矩不等式,获得了NA序列部分和之随机和的弱大数定律,形成了与独立同分布情形对应的结果.     

NA序列Chung型对数律的精确渐近性质

令{ξn,n≥1}为零均值严平稳的负相伴(NA)随机变量序列,满足Eξ12∞和0σ2=Eξ12+2∑k=2∞Eξ1ξk∞.记Sn=∑k=1n ξk,Mn=∑ k=1n|Sk|,n≥1.利用NA序列中心极限定理和概率不等式,对边界函数和拟权函数得到了Chung型对数律的精确渐近性质.     

同分布NA序列部分和之和的强大数定律

研究同分布NA随机变量序列｛Xn｝部分和之和Tn=∑ni=1Si(其中Sn=∑ni=1Xi)的强大数定律,通过给出一些等价的条件,建立了强大数定律,获得了与独立同分布序列情形下类似的结论。     

ρ-混合序列部分和之和乘积精确渐近性的一般形式

在适当的假设条件下,利用已有的关于ρ-混合序列部分和之和乘积渐近分布的结果,对一般的边界函数和拟权函数获得了ρ-混合序列部分和之和乘积精确渐近性的一般形式.     

I.I.D.随机变量部分和之和重对数律的精确渐近性

为研究独立同分布(i.i.d.)随机变量序列部分和之和重对数律的精确渐近性质,在矩条件较弱的情形下,采用截断的方法,证明了ε→0时的几个精确渐近性质;在矩条件较强的情形下,利用Berry-Esseen不等式进行逼近,得到了ε→α+1(1/2)的精确渐近性质.研究结论表明,i.i.d.序列部分和之和重对数律的精确渐近性质与部分和的结论类似,这就将i.i.d.序列部分和精确渐近性的结果推广到部分和之和的情形,丰富了i.i.d.序列部分和之和精确渐近性的结果.     

PA序列部分和之和的弱大数定律

研究PA随机变量序列部分和之和Tn=(n∑i=1Si)其中(Sn=(n∑i=1)Xi)的弱大数定律,将PA随机变量序列“部分和”的弱大数定律推广到了“部分和之和”的情形(包括同分布和不同分布的情形).     

两两NQD序列部分和之和的弱大数定律

讨论两两NQD序列部分和之和的弱大数定律,获得了与NA序列相同的结论,并且简化了弱大数定律成立的条件。     

LPQD列生成线性过程部分和的精确渐近性

设{ε_t;t∈Z^{+}是一严平稳零均值的LPQD随机变量序列, 并且02₁<∞, σ2, 0<σ2<∞, {a_j; j∈N }是一实数序列, 定义线性过程X_t. 利用弱收敛定理和矩不等式, 对一般的拟权函数和边界函数, 证明了{M_n}和{S_n}的精确渐近性.}     

随机变量部分和之和的L~r收敛性

利用截尾和矩不等式方法,研究在剩余Cesàroα可积条件下NA序列部分和之和的Lr(1≤r<2)收敛性和φ混合序列部分和之和的Lr(r>2)收敛性,推广和改进了一些已有的结果.     

φ-混合序列部分和乘积的精确渐近性

利用关于φ-混合序列部分和乘积渐近分布的结果,对一般的边界函数和拟权函数获得了φ-混合序列部分和乘积的精确渐近性的一般形式.     

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.     

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.     

NA序列部分和随机乘积的渐近分布

利用NA序列部分和最大值的矩不等式及部分和乘积的渐近分布, 得出NA序列部分和随机乘积的渐近分布, 并将已有部分和乘积的结果推广到部分和随机乘积上, 进而得到一类统计量随机乘积的渐近分布.