ρ~-混合随机变量序列加权和的完全收敛性质

应用ρ-混合随机变量序列截断法、Hlder不等式、Markov不等式、Jensen不等式、Cr不等式及ρ-混合随机变量的Rosenthal型矩不等式,考察在没有同分布假设条件下,ρ-混合随机变量序列加权和的完全收敛性质,并利用Borel-Cantelli引理,给出ρ-混合随机变量序列加权和的Marcinkiewicz-Zygmund型强大数定律.     

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.     

行为ρ-混合随机变量阵列加权和的完全收敛性

利用ρ^-混合序列的Rosenthal型最大值不等式, 讨论了ρ^-混合随机变量阵列加权和的完全收敛性,所得结果,推广了行独立随机变量阵列相应的结果, 且得到了NA, ρ*混合随机变量阵列加权和完全收敛性的一些推论。     

~ρ混合随机变量序列的完全收敛性

研究了非同分布~ρ混合随机变量序列的完全收敛性，在更一般的条件下，利用~ρ混合随机变量序列Rosenthal型不等式和截尾方法，得到了~ρ混合随机变量序列完全收敛的充分条件。作为推论，得到了~ρ混合随机变量序列的强大数定律，这些结果深化并推广了已有的相关结果。
     

ρ-混合序列完全矩收敛的精确渐进性

设{Xn;n≥1}为正的严平稳ρ-混合随机变量序列,在适当的假设条件下,获得ρ-混合序列完全矩收敛的精确渐进性的一般形式.     

_-混合序列的几乎处处收敛性

文章讨论了-混合序列的几乎处处收敛性,把独立同分布随机变量序列的相应结果较好地推广到同分布~ρ-混合序列,从而得到了若干个关于-混合序列的几乎处处收敛定理.     

ρ~-混合序列完全矩收敛的精确渐近性

设{X_n,n≥1}是一列严平稳的ρ~-混合随机变量序列,利用ρ~-混合随机变量序列的中心极限定理和矩不等式等,在适当的条件下给出ρ~-混合随机变量序列部分和在一般对数律下的完全矩收敛精确渐近性的一般函数式.     

(~ρ)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.     

ρ-混合序列的重对数律矩收敛的精确渐近性

假设{X_n,n≥1}为一列严平稳ρ-混合随机变量,期望为零,方差有限。设S_n=n∑i=1X_i,M_n=max1≤i≤n |S_i|。利用ρ-混合随机变量的矩不等式和中心极限定理,得到了一类ρ-混合随机变量序列部分和以及部分和的最大值重对数矩收敛的精确渐近性。     

非负ρ-混合随机变量的逆矩

在一阶矩有限的条件下获得了非负同分布ρ-混合随机变量序列部分和的逆矩的渐进逼近,部分推广了已有的结果,即设{Zn,n≥1}是非负同分布的ρ-混合随机变量序列,对任意n≥1,Xn=n∑k=1 Zk.如果0＜EZj＜∞,则对任意a＞0,α＞0,E(a+Xn)α～(a+EXn)-α成立.     

ρ~--混合序列部分和乘积的几乎处处中心极限定理的注记

设{X_n,n≥1}是一严平稳的ρ~--混合随机变量序列,利用矩不等式及加权和的中心极限定理,得到了一般权重下ρ~--混合序列部分和乘积的几乎处处中心极限定理.     

ρ~--混合序列部分和之和乘积的几乎处处中心极限定理

设{X,Xn}n∈N为一严平稳的ρ--混合随机变量序列,利用混合序列加权和的中心极限定理及矩不等式,获得了权重为dk=k-1exp{logαk}(0≤α1/2)的ρ--混合序列部分和之和乘积的几乎处处中心极限定理.     

ρ*混合序列的Chover型重对数律

设{X_n,n≥1}是同分布的ρ^*混合序列, 其分布属于特征指数为α(0<α<2)的非退化稳定分布正则吸引场. 利用ρ^*混合序列的矩不等式证明了依概率1有,并获得了一系列等价条件.     

ρ=混合序列不变原理的若干结果

本文讨论ρ-混合随机变量序列的不变原理,从适当加强序列自身的矩条件出发,得出若干结果,它们与〔4〕中有关定理的条件明显不同。     

行混合阵列部分和最大值的完全收敛性

利用随机变量的截尾方法和ρ~混合序列的矩不等式,得到了一定条件下行混合序列部分和最大值的完全收敛性,推广了若干已有的结果。     

ρ混合序列的Hajek-Renyi型不等式

将独立随机变量序列的Hajek-Renyi型不等式推广到ρ混合序列,并应用此不等式研究其强大数定律。     

非同分布ρ-混合序列的完全收敛性

本文讨化了ρ-混合随机变量序列(未必同分布)部分和的完全收敛性问题,在对混合系数趋于零的速度较弱限制下,得到了较好的结果,改进并推广了邵启满(1989)的主要结果。     

相依随机变量和的完全收敛性

本文对ρ-混合和φ-混合的随机变量和完全收敛性进行了研究,得出一些比[2]更广泛的结果,同时利用这些结果给出了ρ-混合和φ-混合r.v随机足标和的完全收敛性,在一定混合速度下得到与[1]一致的结果.     

ρ~*混合序列的Chover型重对数律

设{Xn,n≥1}是同分布的ρ*混合序列,其分布属于特征指数为α(0<α<2)的非退化稳定分布正则吸引场. 利用ρ*混合序列的矩不等式证明了依概率1有lim n→∞ sup((∑ni=1Xi)/n1/α)1/(log log n)=e1/α,并获得了一系列等价条件.     

S_p系统的强收敛性

讨论了一定条件下的φ-混合、ψ-混合随机变量序列是Sp系统,通过建立φ-混合、ψ-混合序列的矩不等式,研究了Sp系统的强收敛性,将独立同分布随机变量的Marcinkiewicz强大数定律推广到了ψ-混合、φ-混合序列.