h-可积条件下两两NQD阵列加权和的完全收敛性

利用截尾和矩不等式方法研究在h-可积条件下,两两NQD阵列加权和的完全收敛性,建立并证明了关于两两NQD阵列加权和完全收敛性的两个重要定理,推广和改进了一些已有的结果.     

两两NQD列的一个强大数定律

研究了在一定条件下不同分布的两两NQD列的强大数定律,得到了新的结果.     

两两NQD随机序列的几个改进的强相合性质

通过不同方法,对两两NQD随机序列已有的Kolmogorov型三级数定理进行改进.进一步地,将改进的定理简化为一级数定理.通过这个简化的结论,可以容易地推广改进相关强相合的最新结果.该结果在讨论NQD的强相合性质上,是简洁有效的工具.同时该结果表明,两两NQD随机序列具有与独立情形完全类似的强相合结果.     

NQD样本最近邻密度估计的一致强相合速度

设X1,X2,…,Xn是同分布的两两NQD样本,具有相同的密度函数f（x）,利用两两NQD序列的Bernstein型不等式,将负相关（NA）样本的最近邻密度估计的一致强相合速度推广到两两NQD样本,在更弱的条件下,获得了与NA样本情形下相同的结论.     

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.     

同分布的两两NQD序列部分和之和的强大数定律

主要研究同分布两两NQD随机变量序列{Xn,n∈N}部分和之和Tn=∑i=1 n Si（其中Sn=∑i=1 n Xi）的强大数定律,通过给出几个等价的条件,建立了强大数定律,获得了与I．I．D列情形相类似的结论．     

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NQD随机变量列所产生线性过程的完全收敛性

设{Yi;-∞0为当x→∞时的缓变函数,本文论证了{Xk;k≥1}部分和序列的完全收敛性。     

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序列部分和之和的弱大数定律

讨论两两NQD序列部分和之和的弱大数定律,获得了与NA序列相同的结论,并且简化了弱大数定律成立的条件。