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相似文献
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1.
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.  相似文献   

2.
设{Xn, 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 X12<∞. 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.  相似文献   

3.
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。  相似文献   

4.
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.  相似文献   

5.
同分布NA序列部分和之和的强大数定律   总被引:3,自引:0,他引:3  
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。  相似文献   

6.
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.  相似文献   

7.
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.  相似文献   

8.
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.  相似文献   

9.
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).  相似文献   

10.
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。  相似文献   

11.
LPQD列生成线性过程部分和的精确渐近性   总被引:1,自引:0,他引:1  
设{εt;t∈Z+}是一严平稳零均值的LPQD随机变量序列, 并且021<∞, σ2, 0<σ2<∞, {aj; j∈N }是一实数序列, 定义线性过程Xt. 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{Mn}和{Sn}的精确渐近性.  相似文献   

12.
主要研究两两NQD列部分和之和Tn=∑ni=1Si(其中Sn=∑ni=1Xi)的强大数定律,并获得了与独立同分布随机变量序列情形类似的结果.  相似文献   

13.
设{εt,t∈Z}为定义在同一概率空间(Ω,F,P )上的严平稳随机变量序列, 满足Eε0=0, E|ε0|p<∞, 对某个p>2, 且满足强混合条件. {aj, j∈Z}为一实数序列, 利用由强混合序列生成的线性过程的弱收敛定理及矩不等式讨论了在bn=O(1/log log n)的条件下的一类加权级数的收敛性质.  相似文献   

14.
主要讨论了线性过程Xt=∑∞j=0ajεt-j,其中{εt,Ft;t∈Ζ}是均值为零,方差有限的平稳鞅差序列,aj,j∈Ζ是绝对可和的实数序列.令Sn=∑nt=1Xt,n≥1,在适当矩的条件下,利用部分和Sn的收敛性,对于1≤p2,若supj≥1Eεjδ&lt;∞,证明了∑∞n=1nr/p-2P|Sn|≥εn1p,∑∞n=1n-1/P|Sn|≥εn1/p当ε→0时的精确渐进性.在鞅差序列的前提下,进一步推广了线性过程的Baum-Katz大数律的精确渐近性性质.  相似文献   

15.
利用随机变量的截尾方法和两两POD序列的矩不等式,得到了矩条件下两两POD序列部分和之和的弱大数律,推广了若干已有的弱大数律.  相似文献   

16.
设{Xi;i≥1}是一严平稳零均值PA随机变量序列,EX12>0,σ2=EX12 2∑∞j=2EX1Xj,并且0<σ2<∞.令Sn=∑ni=1Xi,n≥1.利用部分和Sn的弱收敛定理,证明了当ε→0时,∑∞n=1(logn)δnP{Sn≥εnlogn}的精确渐近性成立.  相似文献   

17.
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.  相似文献   

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