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1.
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. 相似文献
2.
利用独立同分布随机变量截断和的极限性质,得到了中尾分布情形下截断和乘积的两个几乎处处中心极限定理,丰富了截断和乘积的极限结果. 相似文献
3.
设{Xn, n≥1}为连续独立同中尾分布的正平方可积随机变量序列. 对于固定的常数a>0, Tn(a)=Sn-Sn(a)为截断和. 利用截断和的极限性质及大数定律, 在一般的权重条件下, 证明了截断和乘积的几乎处处中心极限定理. 相似文献
4.
邹广玉 《长春工程学院学报(自然科学版)》2015,(1):12-13
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。 相似文献
5.
关于部分和乘积渐近性的一个注记 总被引:1,自引:0,他引:1
臧庆佩 《淮阴师范学院学报(自然科学版)》2008,7(2)
对一列独立同分布平方可积的随机变量序列{Xn;n≥1}部分和乘积的渐近正态性质作了进一步的讨论. 相似文献
6.
非线性系统的广义不变原理 总被引:1,自引:0,他引:1
给出了非线性系统Lasalle不变原理的一个推广,并在本质上改进了一个非线性系统相对于闭不变集的渐近稳定性的判据.最后讨论了非线性系统的积分不变原理. 相似文献
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为了找出广义相对论与狭义相对论基础理论的共同规律定义了不变系统和对应变化系统,提出了对应方程、本质方程和同类方程概念,总结出两对应系统间的三个对应原理,并指出,只要找到对应系统间任意一对对应方程,就很容易地由不变系统的其它方程直接写出对应变化的对应方程. 相似文献
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11.
用截尾等方法研究独立同分布(i.i.d.)随机变量序列部分和之和的完全收敛性, 得到了与i.i.d.随机变量序列部分和完全收敛性相同的等价条件, 补充了部分和
之和的极限定理. 相似文献
之和的极限定理. 相似文献
12.
I.I.D.随机变量部分和之随机和的极限定理 总被引:8,自引:0,他引:8
论文研究了部分和之随机和的大数律和中心极限定理,所得结果推广了文献[4]中部分和之和的大数律和中心极限定理。此外,论文还研究了由部分和之和所定义的停时,并且对于停时建立了中心极限定理。 相似文献
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令{Xn, n≥1}是一列独立同分布的随机变量,其共同分布为F(x). X1, n≤…≤Xn, n}是其次序统计量。Q 是F的分位函数。对任何分布函数F,只要λ和1-λ是Q 的连续点且σ(λ)>0,重截和的重对数律成立。而且在这种情形下获得了强逼近结果。 相似文献
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假设{X,X i,i≥1}为独立同分布的随机变量序列,记S n=∑n i=1X i.N为标准正态随机变量,利用独立随机变量和的弱收敛定理和尾概率不等式,在拟权函数和边界函数满足适当的条件下,证明了limε→0ε1/s-1∑∞n=n0ψ(n)E{Sn/n-(1/2)-εσgs(n)}+=sσ1-s E N1/s成立的充要条件是EX=0和EX2=σ2. 相似文献
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强混合序列部分和乘积的渐近正态性 总被引:1,自引:0,他引:1
设{Xn,n≥1}是同分布正的强混合随机变量序列. 利用强混合序列的中心极限定理以及大数定律, 在适当的条件下证明了 N为标准正态随机变量. 相似文献
17.
冯凤香 《吉林大学学报(理学版)》2012,50(2):270-274
利用子序列方法获得了独立随机变量序列部分和乘积的几乎处处中心极限定理的更优结果, 改变了已有相关定理中的权, 使权系数更大. 相似文献
18.
研究了独立同分布随机变量部分和之和的强大数律和中心极限定理 ,并且还得到了相应的 Berry- Esseen界 相似文献