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1.
先利用ρ-混合序列Rosenthal型最大值不等式, 得到一个关于行ρ-混合阵列加权和最大值的完全收敛性定理, 再利用此定理证明ρ-混合序列加权和最大值的Marcinkiewicz-Zygmund型强大数定律. 相似文献
2.
利用ρ^-混合序列的矩不等式,得出一个关于行ρ^-混合阵列加权和最大值完全收敛性定理,并从定理的特殊情况得出关于行西混合阵列加权和最大值完全收敛性的一系列推论。 相似文献
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4.
利用(α,β)混合序列Rosenthal型最大值不等式,得到一个关于行(α,β)混合阵列加权和最大值的完全收敛性定理,并利用该定理证明(α,β)混合序列加权和最大值的Marcinkiewicz-Zygmund型强大数定律,所得结果减弱了所需的矩条件. 相似文献
5.
利用ρ-混合序列的Rosenthal型最大值不等式, 讨论了ρ-混合序列的强收敛性; 在未附加任何其他条件的情况下, 得到了独立情形的Hintchine Kolmogorov收敛定理、 Marcinkiewicz强大数定律和三级数定理. 相似文献
6.
研究了ρ--混合序列部分和乘积的几乎处处中心极限定理。利用ρ--混合序列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,推广了已有文献的结果。 相似文献
7.
《北华大学学报(自然科学版)》2015,(4)
研究了ρ--混合序列部分和乘积的几乎处处中心极限定理.利用ρ--混合序列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,推广了已有文献的结果. 相似文献
8.
应用ρ-混合随机变量序列截断法、Hlder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. 相似文献
9.
利用混合序列的矩不等式,得出一个关于行混合阵列加权和最大值完全收敛性定理,并从定理的特殊情况得出关于行混合阵列加权和最大值完全收敛性的一系列推论。 相似文献
10.
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. 相似文献
11.
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。 相似文献
12.
利用渐近线性坐标负相依(ALNQD)序列最大值的矩不等式, 得到了行为ALNQD阵列加权和最大值的完全收敛性定理, 并利用该定理证明了ALNQD序列加权和最大值的Marcinkiewicz-Zygmund型强大数定律. 相似文献
13.
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. 相似文献
14.
《山东大学学报(理学版)》2017,(4)
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。 相似文献
15.
借助ρ-混合序列的最大值Rosenthal型矩不等式,用截尾法证明了ρ-混合序列一般形式的完全收敛速度与矩条件之间的等价关系,其结果与独立情形一致,从而证实了ρ-混合序列与独立序列有类似的完全收敛性. 相似文献
16.
在Cesàro一致可积的条件下,利用ρ混合,φ混合序列矩不等式和截尾法,研究了ρ混合,φ混合阵列行加权和最大值的弱收敛性和Lr收敛,所获结论推广和改进了已有的相关结果。 相似文献
17.
利用Háyek-Rényi型最大值不等式得到了ψ-混合序列和鞅差序列新的强大数定理. 相似文献
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19.
对于具有零均值、同分布的ρ-混合序列,在适当的矩条件下,通过利用ρ-混合序列移动平均过程的中心极限定理及其矩不等式,采用多重截尾的方法,获得了ρ-混合序列关于移动平均过程完全矩收敛的精确渐近性的相关结论,推广了独立情形的结果。 相似文献
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