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1.
主要说明了Ｋｏｌｍｏｇｏｒｏｖ重对数律对ｐ型Ｂａｎａｃｈ空间值独立、零均值的随机元列有类似于对值的表面形式，从而揭示了空间的型ｐ与重对数律的开方指数之间有着密切的关系。 相似文献
2.
利用截尾的方法,考虑次线性期望空间下广义负相依(END)随机变量序列Jamison型加权和的几乎处处收敛问题,得到了次线性期望空间下END随机变量序列Jamison型加权和的几乎处处收敛性.将概率空间下END随机变量序列Jamison型加权和的几乎处处收敛拓展到了次线性期望空间下,推广了Jamison定理. 相似文献
3.
在约束条件下,将标准维纳过程中的有限项部分和的重对数律推广到高斯过程中,获得了渐近不相关条件下,高斯过程中的有限项部分和的重对数律。 相似文献
4.
《中国科学技术大学学报》2018,(8)
研究次线性期望空间下广义ND列加权和的完全收敛性,在随机变量的p阶上积分存在条件下,将概率空间中广义ND列加权和的完全收敛性推广到了次线性期望空间. 相似文献
5.
得到一类更新过程的Ｃｈｕｎｇ重对数律，该更新过程间距是一列独立同分布的非负值随机变量，且期望和方差都存在并都不等于零 相似文献
6.
杜娟 《湖北大学学报(自然科学版)》2000,22(1):18-21
采用离散化鞅的方法和截尾的技巧,得到局部平方可积鞅和Ｋｏｌｍｏｇｏｒｏｖ重对数律和Ｃｈｕｎｇ重对数律相应的上、下类函数。 相似文献
7.
利用与概率空间不同的研究方法,在Choquet积分存在的条件下,研究次线性期望空间中广义负相依(END)随机变量序列加权和的几乎处处收敛性,得到了几乎处处收敛性定理,从而把该定理从传统概率空间扩展到次线性期望空间. 相似文献
8.
线性模型广义最小二乘估计的中偏差、重对数律与相对效率 总被引：1，自引：0，他引：1
尹小红 《湖南文理学院学报(自然科学版)》2013,(1):5-9
对回归模型进行适当变换,得到了线性模型广义最小二乘估计的中偏差及重对数律,并且在均方误差矩阵准则下得到了Bayes（BE）估计与广义最小二乘估计的2种不同相对效率的上下界． 相似文献
9.
刘永宏 《湖北大学学报(自然科学版)》2008,30(3)
应用二参数扩散过程的大偏差得到了二参数扩散过程的局部Strassen重对数律,还得到了二参数重随机积分的局部Strassen重对数律. 相似文献
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重对数律是强大数定律的精确化,体现概率统计理论研究中速度问题的重大进展,具有广泛的应用.本文进一步推广著名的Chung氏重对数律到等间距分段加权和的情形之下,得到了关于标准Wiener过程的等间距分段加权和的Chung氏重对数律. 相似文献
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邓殿良 《吉林大学学报(理学版)》1994,(3)
本文利用Ｌｅｄｏｕｘ和Ｔａｌａｇｒｘｎｄ的Ｉｓｏｐｅｒｉｍｅｔｒｉｃ方法，将尾和形式的Ｋｏｌｍｏｇｏｒｏｖ重对数律推广到Ｂ－值随机变量序列情形，进而得到一般形式Ｂ－值随机变量序列的尾和重对数律，同时对独立同分布Ｂ－值随机变量序列得到了配重尾和的重对数律。 相似文献
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16.
利用Markov不等式, 在指数矩条件下给出次线性期望空间下的同分布负相依(ND)随机变量序列的完全收敛与完全积分收敛, 从而将概率空间中的完全收敛与完全矩收敛推广到次线性期望空间中, 并得到与之类似的结果. 相似文献
17.
研究了满足矩条件为E(|X|β)∞,β=max(α,γ),其中0α≤2,γ0且α≠γ情形下的次线性期望空间中END序列加权和的完全收敛性.对前人工作的相应结果进行了改进,并将其推广到了次线性期望空间下END序列加权和的情形. 相似文献
18.
利用不同于概率空间的研究方法,给出当CVεp<∞时次线性期望下具有随机系数的相依线性过程的完全积分收敛性,从而将概率空间下具有随机系数的相依线性过程的完全矩收敛推广到次线性空间中. 相似文献
19.
薛行雄讨论了ＯＵＰ２关于重对数律的奇点可以沿水平方向的垂直方向蔓延的问题。张国楚引进了广义Ｂｒｏｗｎｉａｎ Ｓｈｅｅｔ和广义ＯＵＰ２概念。该文证明；在一定的条件下，广义ＯＵＰ２关于重对数律的奇点也可以沿水平，垂直方向蔓延。 相似文献
20.
傅可昂 《吉林大学学报(理学版)》2010,48(6):953-956
利用广义强逼近方法,对独立同分布序列,在方差可能不存在的情况下,对调整部分和R(n)建立了若干广义重对数律,进而得到了R/S统计量的广义重对数律. 相似文献