END随机变量加权和的完全矩收敛性

利用END随机变量的Rosenthal型矩不等式和随机变量的截尾技术,研究了END随机变量加权和的完全收敛性以及完全矩收敛性,所得结果推广了独立变量以及NA随机变量的若干相应结果.     

行为ND随机变量阵列加权和的矩完全收敛性

讨论了行为ND随机变量阵列加权和的矩完全收敛性, 利用矩不等式和截尾法获得了行为ND随机变量阵列加权和的矩完全收敛性的充分条件, 推广了相关结果。     

NOD随机变量序列加权和的矩完全收敛性

在分析NOD随机变量序列加权和的矩完全收敛性的基础上,利用一些矩不等式及截尾等处理方法,将矩条件推广到更具一般化的情况,并由此证明NOD随机变量序列加权和的矩完全收敛性的充分性,同时深化和推广了一些现有文献的结论。     

AANA序列加权和的完全收敛性和矩完全收敛性

研究AANA随机变量序列加权和的完全收敛性和矩完全收敛性,利用AANA序列的Rosenthal型不等式,得到了AANA序列加权和的矩完全收敛性及完全收敛性的若干充分条件和必要条件.     

一类随机变量加权和的完全收敛性

设{Xn,n≥1}是一列满足Rosenthal型不等式的相依随机变量,在非同分布下建立了这类随机变量加权和的完全收敛性的新定理,并获得了相依随机变量加权和的强大数定律.所得结论把相应结果从独立同分布的情形扩展到普遍的相依变量情形.     

φ-混合随机变量序列加权和的完全收敛性及完全矩收敛性

【目的】对φ-混 合 随 机 变 量 序 列 的 完 全 收 敛 性 和 完 全 矩 收 敛 性 进 行 讨 论。【方 法】利 用 φ-混 合 随 机 变 量 序 列 的Rosenthal型极大值不等式。【结果】建立了φ-混合随机变量序列加权和的完全收敛性,并且在同样的条件下得到了φ-混合序列的完全矩收敛性。【结论】所得结果推广并改进了已有文献中关于 NA 序列相应的结果。
     

行为ND随机变量阵列加权和的完全收敛性

在非同分布的情况下, 给出了行为ND随机变量阵列加权和的完全收敛性的充分条件, 所得结果部分地推广了独立随机变量和NA随机变量的相应结果. 作为其应用, 获得了 ND随机变量序列加权和的Marcinkiewicz-Zygmund型强大数定律.     

随机变量阵列加权和的r阶矩完全收敛性

独立同分布变量序列和相依变量序列的收敛性质研究一直是概率极限理论的研究热点。本文研究了随机变量阵列加权和的r阶矩完全收敛性。利用Marcinkiewicz-Zygmund不等式或Rosenthal型不等式和截尾法,获得了随机变量阵列加权和的r阶矩完全收敛的一般条件。同时,结合这些一般条件推广和改进了独立同分布或相依随机变量序列矩完全收敛性的相关成果。     

行为负相协随机变量阵列加权和的矩完全收敛性

矩完全收敛性是极限理论随机变量所需研究的重要性质之一。本文研究了行为负相协(NA)随机变量阵列加权和的矩完全收敛性,在已有结论的基础上获得了一些新的结论,完善了Sung的结果。本文所采用的证明方法完全不同于Sung的方法,运用截尾的思想简化了证明过程,有一定的创新。     

END随机变量加权和的最大值序列的完全收敛性

众所周知,END随机变量是一类包含独立变量、NA变量以及NOD变量在内的非常广泛的相依变量.在适当的权系数和矩条件下,我们研究了END随机变量加权和的最大值序列的完全收敛性.作为应用,得到END随机变量加权和的强大数定律.所得结果推广NA变量和NOD变量的相应结果.     

NA随机变量序列加权和的完全收敛性

利用截尾法和矩不等式,证明一般情况下NA随机变量序列加权和的完全收敛性,推广独立随机序列加权和的完全收敛性.     

B值随机变量一类加权和的完全收敛性

设{Xni:1≤i≤n,n≥1}为行间独立的B值r.v.阵列,X为实值r.v.,E｜X｜p<∞,p>2,且对 x>0, 1≤i≤n,n≥1,都有P(‖Xni‖>x)≤P(｜X｜>x).{ani:1≤i≤n,n≥1}为满足条件∑ni=1a2ni=1,n≥1的实数阵列.则1n1 p∑ni=1aniXnip0蕴涵1n1 p∑ni=1aniXni完全收敛于0.     

END随机变量序列加权和的完全收敛性（英文）

主要研究了END随机变量序列加权和的完全收敛性.在适当的权系数条件下以及适当的矩条件下,建立了END随机变量序列加权和的完全收敛性结果.所得结果推广了独立序列和负相依序列的相应结果.     

NQD随机变量阵列加权和的完全收敛性

利用随机变量阵列的一致有界性和指数不等式,研究了NQD随机变量阵列加权和的完全收敛的充分条件,在不同的权数阵列的条件下,建立并证明若干加权和的强大数定律,改进、推广和统一了目前该方面的主要结果.     

B值独立随机变量序列矩完全收敛性

在p阶可光滑Banach空间中,讨论了B值独立不同分布随机变量序列矩完全收敛性.     

复值独立随机变量序列部分和的完全收敛性

得到复值独立随机变量序列部分和同完全收敛性有关的几个定理。     

NOD序列加权和的完全收敛性

NOD随机变量是一类包含NA随机变量的更为广泛的随机变量类.本文主要研究了NOD序列加权和的完全收敛性,证明了一般双下标加权系数的加权部分和的完全收敛性.     

WOD随机变量序列加权和完全收敛性及其应用

随机变量序列是概率极限理论重要研究的内容,由于随机变量序列独立的条件已经不满足日常生活和科学研究的实际要求,相依随机变量序列被提出.其在风险预测、地质勘测、保险等领域应用非常广泛,宽相依(widely orthant dependent, WOD)随机变量序列是一种常见的相依随机变量序列.采用随机变量尾截技术,结合运用新的矩不等式证明研究WOD随机变量序列加权和完全收敛性,且将其结果应用到非参数估计当中具有重要意义.