线性过程矩收敛精确渐近性的一个结果

利用独立同分布序列生成线性过程部分和的Berry-Esseen不等式,将独立同分布序列对数律的一阶矩完全收敛性的精确渐近性推广至线性过程,丰富了线性过程矩完全收敛性的精确渐近性的结果.     

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.     

自正则部分和精确渐近性的一般结果

设一零均值非退化、属于正态吸引域的独立同分布随机变量序列,利用独立序列的弱收敛定理和尾概率不等式,对于更为广泛的边界函数,证明了其自正则部分和精确渐近性的一般结果,揭示了拟权函数、边界函数、收敛速度和极限值之间的关系,改进并推广了已有的结果.     

ρ-混合序列完全矩收敛的精确渐近性

对于具有零均值、同分布的ρ-混合序列,在适当的矩条件下,通过利用ρ-混合序列移动平均过程的中心极限定理及其矩不等式,采用多重截尾的方法,获得了ρ-混合序列关于移动平均过程完全矩收敛的精确渐近性的相关结论,推广了独立情形的结果。     

幂赋范下的极值大偏差

(Xn,n≥1)为独立同分布随机变量序列,Mn=max(X1,…,Xn).本文在二阶广义正规变换函数条件下得到了幂赋范情形中Mn分布更为精确的一致渐近展开,以及相应的更为精确的极值大偏差结果.     

部分和之和的弱不变原理

利用独立同分布随机变量序列部分和的最大值不等式和极限性质,得到了独立同分布随机变量序列部分和之和的弱不变原理,丰富了部分和之和的渐近性质。     

一致变化尾的随机和局部精确大偏差

基于带O正则变化独立同分布随机变量的部分和的局部精确大偏差的相关结论,将其对应的随机和分为3个部分,利用次指数函数的相互关系以及控制收敛定理,分别证明每个部分的渐近性.最后证明了在随机变量的密度函数是一致变化尾时,其随机和的局部精确大偏差的渐近性.     

NA序列部分和之和的大数定律及重对数律的精确渐近性

利用NA序列部分和之和的渐近分布,得到了NA序列部分和之和的大数定律及重对数律的精确渐近性.     

混合非对称正态分布极值的渐近分布

主要研究了独立同服从混合非对称正态分布随机变量序列最大值分布与最小值分布的渐近分布以及相应的赋范常数.     

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.     

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.     

不同分布的BUTI的大偏差

主要研究了长尾上的带有BUTI的、不同分布的随机变量和的尾概率,得到了部分和和随机和的一致渐近的大偏差的结论,推广了已存在的相应结论.     

同分布的两两NQD序列部分和之和的强大数定律

主要研究同分布两两NQD随机变量序列{Xn,n∈N}部分和之和Tn=∑i=1 n Si（其中Sn=∑i=1 n Xi）的强大数定律,通过给出几个等价的条件,建立了强大数定律,获得了与I．I．D列情形相类似的结论．     

截断和之和乘积的渐近分布

在中尾分布情形下,利用独立同分布随机变量截断和的极限性质,得到了截断和之和乘积的渐近分布.     

由强混合序列生成线性过程精确渐近性的一般形式

利用由强混合序列生成的线性过程的弱收敛定理和不变原理以及矩不等式, 得到了拟权函数和边界函数部分和以及部分和最大值的精确渐近性的一般形式. 从而使此前关于强混合精确渐近的许多经典和最新结果都可以包括在本文所得结果范围内.     

两两NQD列部分和的不等式及弱大数律

对两两NQD列的部分和Sn，通过建立其尾概率不等式，得到了Sn的p阶矩的上界估计和Sn尾概率的指数上界，对不同分布两两NQD列，研究了服从弱大数律的充分条件，使独立同分布情形的相应结果成为推论或特例。