两两NQD随机场的完全收敛性

在同分布两两NQD列的Baum-Katz完全收敛定理的基础上,主要研究并得到两两NQD随机场的完全收敛性,即多指标变量集下两两NQD的随机变量的完全收敛性,其中该指标集是关于坐标方向的偏序″≤″的d-维正整数网格点集.     

两两NQD阵列加权和的L2-收敛性

利用两两NQD列的Kolmogorov不等式,讨论了两两NQD阵列的加权和在Ces No.ro一致可积、（H1）或（H2）条件下的L^2-收敛性,改进并推广了鞅差阵列加权和的相应结果．     

关于两两NQD阵列Jamison型加权和的收敛性

令{Xni;1≤i≤in ↑∞,n∈N}为零均值的行两两 NQD 阵列{ani;1≤i≤in ↑∞,n∈N}为正实数阵列,在两两 NQD 阵列范围内讨论其 Jamison 型加权和Sni=A-1ni∑i≤in aniXni强收敛性,丰富了已有的研究结果.     

两两NQD序列部分和之和的强大数定律

主要研究了两两NQD序列部分和之和的强大数定律,并凶此得到两两NQD序列部分和之和的强收敛性.在较弱的条件下得到了与独立列部分和之和相类似的结果.同时给出了两两NQD序列部分和之和的强大数定律的一种描述.     

NQD样本下一般形式的密度估计

两两NQD列是一类非常广泛的列,文章利用两两NQD序列的矩不等式,讨论了当d=1时,基于同分布两两NQD样本的一般形式的密度估计,得到了一维同分布两两NQD样本下一般形式密度估计的强相合性、矩相合性.     

两两NQD列的收敛定理

讨论了两两NQD列的收敛性质,独立情形的强大数定律得到推广．在推广的三级数定理的基础上,获得了判别两两NQD列收敛的一些新的结果．     

两两广义NQD列的一些性质

在两两NQD列的基础上定义了两两广义NQD列,并获得了与两两NQD列类似的基本性质、Kolmogorov不等式及一个弱大数定律.     

非同分布两两NQD列滑动平均过程的完全收敛性

给出了非同分布两两NQD列滑动平均过程的完全收敛性的一个结果,获得了与独立情形相一致的结果.     

稳定律吸引场中两两NQD列的L~r收敛性

讨论了稳定律吸引场中两两NQD列的Lr收敛性,利用截尾的手法获得了与独立情形相类似的结果.     

两两NQD列的强大数定律及其收敛速度

利用两两NQD列的Kolmogorov型不等式,得出了两两NQD列的H.jek-Rényi型最大值不等式,进而获得了两两NQD列的强大数定律及其收敛速度.     

两两NQD列的一个强大数律

利用随机变量的截尾方法和两两NQD序列的三级数定理,得到了矩条件下两两NQD序列的一类强大数定律,推广了若干已有的强大数律。     

关于两两NQD序列的强大数定律

两两NQD序列的研究已有数十年,根据吴群英对两两NQD序列收敛性质,利用Kronecker引理和三级数定理证明了一个更一般性的收敛定理,并加以推广应用,得到两个相关推论,从而推广了两两NQD序列的强大数定律．     

不同分布两两NQD列部分和之和的强大数定律

主要研究两两NQD列部分和之和Tn=∑ni=1Si(其中Sn=∑ni=1Xi)的强大数定律,并获得了与独立同分布随机变量序列情形类似的结果.     

NQD样本线性回归参数M估计的强相合性

M估计是用于多元线性模型的一种用极值点定义的估计,近年来,许多学者对M估计进行了研究,获得了许多突出性成果。文章研究了随机误差为两两NQD列的线性模型中回归参数M估计的强相合性的充分条件,在一定条件下得到了线性回归模型未知参数M估计的强相合性,扩大了线性回归参数的M估计的应用范围。     

两两NQD列的一个弱大数定律注记

研究了一类广泛的随机变量序列NQD列的收敛性质,得到了与独立情形一样的弱大数定律和同分布NQD列的相应结果.     

两两NQD列的一个弱大数定律

研究一类广泛的随机变量序列NQD列的收敛性质,获得与独立情形一样的弱大数定律,而且得到了同分布NQD列的相应结果.     

两两NQD列部分和之和的弱大数定律

部分和之和在实际问题如随机游动、时间序列分析、破产理论中有着广泛的应用.研究同分布和不同分布情况下,两两NQD随机变量序列部分和之和Tn=n∑i=1Si的弱大数定律,其中Sn=Sn=n∑i=1Xi,将两两NQD随机变量序列部分和的弱大数定律推广到了部分和之和的情形.     

Some remarks for sequences of pairwise NQD random variables

We first obtain the Petrov theorem for pairwise NQD (negative quadrant dependent) random variables which may have different distributions. Some well-known results are improved and extended. Next, we give an example to clarify one of the important properties of sequences of pairwise NQD random variables, so that we can point out some mistakes that have appeared in recent published papers.