φ混合序列的若干收敛性质

讨论φ^～混合序列的收敛性质,得到3个完全收敛定理,将φ^～混合序列独立情形下的收敛性质较好地推广到相依情形．     

φ^～混合序列的强大数律

讨论了一类较广泛的φ^～混合序列的收敛性质，获得了与独立情形一样的三级数定理等收敛性质，并由此得到与独立情形一样的Kolmogov强大数律的充分条件．     

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、ψ混合序列加权和的完全收敛性和强收敛性

给出ρ混合、φ混合序列的完全收敛和强收敛的充分条件 ,所得结论推广和改进了文献 [1～ 3]的部分结论 ,推广并部分改进独立同分布的结果 .     

ρ混合、φ混合序列加权和的完全收敛性和强收敛性

给出ρ混合、φ混合序列的完全收敛和强收敛的充分条件,所得结论推广和改进了文献［1～3］的部分结论,推广并部分改进独立同分布的结果.     

非同分布φ混合序列加权和的强极限收敛性

利用φ混合序列矩不等式和截尾的处理方法,研究非同分布φ混合序列加权和强极限收敛性质的问题,得到了若干新结果,推广并改进了独立同分布情形下的相应结果.     

混合随机阵列收敛性质

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。     

混合序列Marcinkiewicz－Zygmund强律收敛速度的一个注记

本文讨论了非平稳φ－混合序列及ρ－混合序列，在无任何混合速度限制情形下，给出了Ｍａｒｃｉｎｋｉｅｗｉｃｚ－Ｚｙｇｍｕｎｄ强律的收敛速度，获得了比［２］更具广泛意义的结果     

混合序列Marcinkiewicz－Zygmund强律收敛速度的一个注记

本文讨论了非平稳φ－混合序列及ρ－混合序列，在无任何混合速度限制情形下，给出了Ｍａｒｃｉｎｋｉｅｗｉｃｚ－Ｚｙｇｍｕｎｄ强律的收敛速度，获得了比［２］更具广泛意义的结果     

不同分布~h混合序列加权和的完全收敛性和强收敛性

在不同分布的情况下,讨论（~）φ混合序列加权和的完全收敛性和强收敛性,给出其收敛的新判据,推广了Stout和Thrum定理.     

系数为φ-混合序列的Dirichlet级数的增长性

利用矿混合序列推广的Borel—Cantelli引理及一些收敛定理，在条件EXn=0，偏d〉0，Э0〈α^2σ^2n=α^2E｜Xn｜^2≤E^2｜Xn｜〈∞下，研究系数为矿混合序列的随机Dirichiet级数∑n=0^∞Xn（ω）e^-λn^5互的增长性，得出其增长级和非随机Dirichlet级数的增长级有类似的性质。     

φ混合序列的完全矩收敛性

主要利用φ混合序列的矩不等式和随机变量的截尾技术,在适当的矩条件下,研究了φ混合序列的完全矩收敛性。本文的结果推广了独立序列和已有文献关于φ混合序列的相应结果,同时也将φ混合序列的完全收敛性改进到完全矩收敛性。     

广西科学2008年第15卷关键词索引

α-Ni(OH)2161Al掺杂161化学共沉淀法161制备条件161电化学性能161-蒎烯170α-蒎烯-马来二酸二异辛酯170增塑剂170～φ混合序列125,128收敛125完全收敛性125几乎处处收敛128三级数定理128Hilbert k-cube348最大基数348上界348Lucas三角形123Fibonacci数123Lucas数123Ramsey数97     

S_p系统的强收敛性

讨论了一定条件下的φ-混合、ψ-混合随机变量序列是Sp系统,通过建立φ-混合、ψ-混合序列的矩不等式,研究了Sp系统的强收敛性,将独立同分布随机变量的Marcinkiewicz强大数定律推广到了ψ-混合、φ-混合序列.     

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。     

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。     

φ混合随机变量阵列加权和的收敛性质

利用φ混合随机变量的Rosenthal型矩不等式,考虑一定权重条件下,不同分布φ混合随机变量阵列的强收敛性质,得到了一些新结果.     

固定设计的φ-混合误差下非参数回归模型

设非参数回归模型Yni=g(xni)+εni,i=1,2,…,n;其中,xni是固定设计点列,误差为φ-混合误差。文章通过使用φ-混合随机变量的不等式,证明了非参数回归模型估计量的一些相合性结果,包括矩收敛、一致收敛、几乎处处收敛和收敛速度。     

有限族渐近伪压缩映象Ishikawa迭代收敛的充要条件

在取消φ（ t）≤t,βn≤αn ,∑^∞n＝0αn （ kn-1）＜∞条件下,并用αn→0（ n→∞）取代∑∞n＝0α^2n ＜∞,在Banach空间中建立了有限族一致Lipschitz的渐近伪压缩映象不动点的修改的Ishika-wa迭代序列收敛的充要条件,从而本质推广和改进了已有文献中的结果。     

相依样本下条件密度近邻—核估计的强相合性及强收敛速度

本文在样本序列{Xi,Yi),i≥1}为同分布的φ－混合的情形下，讨论了条件密度近邻一核估计fn(Y|X)的强相合性和它的强收敛速度。