无界随机集关于条期望的收敛性及其应用

在一定条件下，本文给出了无界随机集序列关于条件期望的弱上极限Ｆａｔｏｕ引理，由此还得到了无界随机集序列在Ｋ－Ｍ收敛性意义下的控制收敛定理和单调收敛定理。最后将上述结果应用于被积函数的图收敛性和积分原函数的收敛性。     

K-M Fuzzy度量空间中一类更广泛的不动点定理

提出并证明了Ｋ－Ｍ Ｆｕｚｚｙ度量空间中另一类更广泛的不动点定理。     

关于集值条件期望的收敛性

集值条件期望的收敛性问题,在集值鞅论中有重要地位,在研究支撑函数性质的基础上,证明了随机集列关于单调σ－域族条件期望 的强下极限,弱上极限的Fatou引理及K－M意义下的控制收敛定理。     

关于r－收敛的一些结果

证明了集合序列的ｒ－收敛蕴含Ｋ－Ｍ收敛，给出了随机集列在γ－收敛意义下的收敛定理．     

截断情况下回归函数的经验似然推断

讨论在数据截断情况下回归函数的经验似然比置信区间的统计推断．其中，响应变量的估计采用class k估计，响应随机变量和删失随机变量的分布函数用其对应的K-M函数替代，得到调整的对数似然比统计量渐近x1^2分布的结果．