关于NA序列的强大数定律

NA随机变量是一包含独立随机变量在内的有广泛应用的随机变量类,文章在一类宽泛条件下研究了不同分布NA序列的强大数定律,改进和推广了前人的相应结果.     

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.     

φ混合序列部分和的完全收敛性质

研究一类较广泛的φ?混合序列概率极限性质.利用φ?混合序列的矩不等式和截尾的处理方法,获得φ?混合序列部分和的完全收敛定理,所得结论推广和改进了王学军等[4]关于φ?混合序列部分和的强大数定律结果.1     

ρ混合序列的概率不等式及其应用

在Σn=1∞ρn<∞的条件下建立了ρ混合序列的概率不等式,进而得到ρ混合序列的三级数定理及强大数定律。     

NA序列的大数定律及收敛速度

建立了NA序列的H劋jek-R埁nyi不等式,并利用它研究了NA序列的强大定数定律及收敛速度.     

φ混合序列乘积和的强大数定律

建立了φ混合序列的矩不等式,利用这个不等式得到了φ混合序列的三级数定理及乘积和的强大数定律。     

同分布NA序列线性形式的强稳定性

本文研究了同分布NA变量线性形式的强稳定性,得到了一般情况下同分布NA变量具有强稳定性的充分条件,此结果在某种程度上推广了NA列的Jamison型加权和具有强稳定性的充分条件．     

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。     

(α,β)混合序列部分和与乘积和的强大数定律

利用(α,β)混合序列的Kolmogorov不等式得到(α,β)混合序列三级数定理,在较弱的条件下,讨论(α,β)混合序列部分和与乘积和的强大数定律.1     

NA随机变量序列的强大数定律

研究了NA随机变量序列的强大数定律,利用推广的Borel-Cantelli引理,讨论一般矩条件与强大数定律之间的关系,作为推论,得到了p阶矩与强大数定律等价,最后给出了NA随机变量序列的Feller强大数定律.     

随机变量序列部分和的几乎必然收敛性

设{Xn,n>1}是任意的随机变量序列.胡舒合等在二阶矩限制下,获得了任意随机变量序列的Hajek-Renyi型不等式,并给出了随机变量序列部分和收敛的强大数定律.本文利用胡舒合等获得的强大数定律,给出了随机变量序列部分和的一些几乎必然收敛性,并给出了结果在PA、NA和两两NQD序列场合下的应用.     

负相关随机序列的收敛性质

讨论同分布负相关随机（ＮＡ）序列的完全收敛性,所得结果改进和加强了Ｋａｔｚ和Ｂａｕｍ在文献（１）的著名结果。     

NA随机变量加权和的强大数律

研究了NA列加权和的Marcinkiewcz-Zygmund强大数律,推广了强大数律的结果．     

次线性期望下WOD随机变量序列加权和的几乎处处收敛性

在次线性期望下, 利用截断的方法给出宽象限相依(WOD)随机变量序列的强大数定律.     

两两NQD列的一个强大数律

利用随机变量的截尾方法和两两NQD序列的三级数定理,得到了矩条件下两两NQD序列的一类强大数定律,推广了若干已有的强大数律。     

随机变量的截尾与任意B值随机变量序列的强收敛性

利用随机变量的截尾方法研究任意B值随机变量序列的性质，建立了一类矩条件下任意B值随机变量序列的强极限定理．     

负相协随机变量列的强大数律

负相协(NA)随机变量是一包含独立随机变量的有广泛应用的随机变量类, 对于独立随机变量情形, Teicher给出了一类强大数律. 本文应用NA随机变量的概率不等式, 在更弱的条件下, 对具有不同分布的NA随机变量列建立了有关强大数律的定理, 进而将Teicher的结果推广到NA随机变量.     

φ混合序列的一个强大数律

利用随机变量的截尾方法和φ混合序列的三级数定理,得到了矩条件下珘φ混合序列的一类强大数定律,推广了若干已有的强大数律。