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1.
杨洁 《江苏大学学报(自然科学版)》2007,28(4):366-368
引入了随机变量的截尾和停时的概念,在定理条件及其证明过程中适当地定义随机变量的截尾和停时,并通过定义鞅差序列和利用鞅差序列的收敛定理,得到了一类关于任意随机适应序列的强收敛定理.通过利用截尾方法和条件三级数定理,得到了在更高阶条件下的任意随机适应序列的强收敛定理.作为推论,得到了相应的关于独立随机变量序列的强收敛定理以及一些关于任意随机序列的已有的结果,进一步发展和完善了关于任意随机适应序列的强收敛性的研究. 相似文献
2.
引进似然比作为非负连续型随机变量序列相对于服从Г分布的独立随机变量序列的偏差的一种度量,并通过限制似然比给出了样本空间的一个子集,在此子集上运用鞅方法得到了任意非负连续型随机变量序列的一类用不等式表示的强极限定理,将任意随机变量序列关于乘积分布的强偏差定理从离散状态空间推广到连续状态空间.作为推论得到了任意非负连续型随机变量序列关于指数分布,厄兰分布以及X^2分布的强偏差定理以及服从Г-分布的独立随机变量序列的一族强大数定律. 相似文献
3.
引进似然比作为非负连续型随机变量序列相对于服从Γ分布的独立随机变量序列的偏差的一种度量,并通过限制似然比给出了样本空间的一个子集,在此子集上运用鞅方法得到了任意非负连续型随机变量序列的一类用不等式表示的强极限定理,将任意随机变量序列关于乘积分布的强偏差定理从离散状态空间推广到连续状态空间.作为推论得到了任意非负连续型随机变量序列关于指数分布,厄兰分布以及x2-分布的强偏差定理以及服从Γ-分布的独立随机变量序列的一族强大数定律. 相似文献
4.
引进似然比作为整值随机变量序列相对于服从二项分布的独立随机变量序列的偏差的一种度量,并通过限制似然比给出了样本空间的一个子集,在此子集上得到了任意整值随机变量序列的一类用不等式表示的强极限定理,作为推论得到了服从二项分布的独立随机变量序列的一族强大数定理.进一步发展和完善了状态空间有限的随机变量序列关于乘积分布的强偏差定理. 相似文献
5.
周志燕 《安徽理工大学学报(自然科学版)》2003,23(2):76-78
引入了似然比作为任意随机序列与独立序列差异的一种度量。将无规则性定理推广到任意相依整值随机变量序列情形,用文献[2]的方法,给出一种新的区间剖分法来构造适当的较,然后利用Doob关于鞅几乎处处收敛定理,得到了任意整值随机序列无规则性(随机选择)若干强极限定理。 相似文献
6.
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. 相似文献
7.
董云 《阜阳师范学院学报(自然科学版)》2012,29(4):5-8
通过引入任意离散随机序列联合分布相对于乘积参考分布的滑动相对熵概念,建立了任意相依离散随机变量序列滑动相对熵的一个小偏差定理。 相似文献
8.
研究任意随机变量序列的强收敛性.主要利用鞅差序列级数收敛定理,讨论了任意随机序列的一个强极限定理.作为推论得到了马氏过程,鞅差序列的强大数定律. 相似文献
9.
设{Xn,n≥0}是任意实值随机变量序列,并且尾概率是一致有界于随机变量X0,通过构造适当的鞅,利用鞅收敛定理讨论随机变量序列{X,n≥0}的强极限定理和强弱大数定律,得到了大数定律成立的充分条件,推广了费勒在1946年给出的平均值无限时的大数定律。 相似文献
10.
利用停时技术的方法,研究了随机变量序列的一类极限定理。作为推论,得到了若干经典的独立随机变量序列的极限定理和一类鞅差序列的极限定理。 相似文献
11.
当 {Xn,n≥ 0 }是离散值随机变量序列时 ,建立了关于泛函 { fn(X0 ,X1,… ,Xn) ,n≥ 1}的强极限定理 ,作为推论 ,得出了关于任意随机变量序列及m重非齐次马氏链的随机选择的强极限定理 ,它是关于 (单重 )非齐次马氏链的随机选择的强极限定理的推广 . 相似文献
12.
王克冲 《南京理工大学学报(自然科学版)》1986,(1)
用蒙特卡罗法模拟任意分布的随机变量,将各随机变量按已知的分布规律随机抽样,然后代入函数式中,计算出函数值。如此重复足够次,可求出诸函数值的均值和方差。此法不受各随机变量是否独立、是否相关的限制,对于多维的、各变量可为不同的任意分布,也不增加复杂性。从而使概率机械设计能藉助计算机进行计算。 相似文献
13.
张敬和 《安庆师范学院学报(自然科学版)》2002,8(4):4-6
设{Xn,n≥1}是在E={0,1}中取值的二进信源,{an,n≥1}是[0,1]中取值的一列常数,Sn(ω)=∑ni=1aiXi(ω),利用区间剖分法,构造单调函数,研究任意二进信源配重和Sn(ω)的一类用不等式表示的定理,即强偏差定理. 相似文献
14.
15.
考虑到均匀分布与随机变量和的高阶矩的重要性,利用组合数学中的多项式定理和第二类Stirling数对独立同U(0,1)随机变量和的高阶矩进行了计算,得到了相应的计算公式。并以此为基础利用二项式定理,得到了独立同U(a,b)随机变量和的高阶矩的计算公式。最后给出了计算实例。 相似文献