ρ*混合序列的Hájeck-Rènyi型不等式及其应用

首先建立了ρ*混合序列的Hájeck-Rènyi型不等式,然后利用该不等式证明ρ*混合序列的a.s.收敛性和关于矩的结论;再利用截尾的方法,得到了它的完全收敛性,将独立序列完全收敛性的结论推广到了ρ*混合序列.     

《Wuhan University Journal of Natural Sciences》Vol．8 No．4 2003摘要选登

● Lq 混合阵列加权和的r阶收敛性与Marcinkicwicz型弱大数定律 (Convergenceinther thMeanandtheMarcinkiewiczTypeWeakLawofLargeNumbersforWeightedSumsofLq mixingaleArrays)P .1 0 4 7～ 1 0 50甘师信 (武汉大学数学与统计学院 ,湖北武汉430 0 72 )摘　要 :讨论了Lq 混合阵列加权和的Lr 收敛性与依概率收敛性 .在Ord惏ｎｅｚＣａｂｒｅｒａ一致可积型条件下 ,得到了Lq 混合阵列加权和的r阶收敛性 ,特别得到了Lq 混合序列的Marcinkiewicz型弱大数律 .关键词 :Lq 混合阵列 ;Lr 收敛性 ;依概率收敛性 ;Marcinkiewicz型弱大数律…     

ρ*混合相依变量的完全收敛性

设{Yi;-∞＜I＜∞}是同分布的ρ*混合随机变量序列,{ai;-∞＜I＜∞}是绝对可加的实数序列,{Xnk;1≤k≤n,n≥1}是行内随机变量为ρ*混合的随机变量组列,令Cnk=EXnkI{|Xnk|≤n1/p}.在适当的条件下建立了{n∑k=1∞∑I=-∞ai+kYi/nα;n≥1}和{n∑k=1(Xnk-Cnk)/n1/p;n≥1)}的完全收敛性.     

同分布ND序列加权和的强大数律

证明了负相依（ND）序列的两个强大数律．BAI和CHENG（2000）以及SUNG（2001）分别证明了它们对独立同分布序列是成立的,本文推广了他们的结果,并且在证明方法上有所简化．     

B值随机变量阵列加权和的L~r收敛性与弱大数律

讨论了Ｂ值随机变量阵列加权和的Ｌｒ收敛性与弱大数律．证明了取值于可分Ｐ型空间的行独立的随机变量阵列加权和在一定的条件下具有Ｌｒ收敛性，从而更有弱大数律成立．本文的结果推广与改进了若干重要经典的弱大数定理．同时，用独立的Ｃｅｓａｒｏ一致可积的Ｂ值随机变量序列加权和的Ｌｒ收敛性刻划了ｐ型空间．     

φ-混合序列部分和乘积的渐近正态性

关于一列独立同分布正随机变量部分和乘积的渐近性性质,已得出了一系列结果.本文把独立性推广到相依随机变量的情形,对一列强平稳平方可积的正φ-混合序列{Xn,n≥1}进行讨论,若满足∑∞n=1φ1/2(n)＜∞且0＜σ20=1+2∑∞j=1E(X1-μ)/(σ)(Xj+1-μ)/(σ)＜∞.则其部分和的乘积渐近对数正态.     

B值可交换变量加权和的强大数律

给出了B值可交换随机变量的加权和∑i=1^nam（Xi-EXi）在一定条件下的几个强大数定理，从而推广了Marcinkiewicz强大数律．     

N A随机变量的指数不等式和一个强大数律

本文给出了随机变量是 NA序列的情形下的一些指数不等式和一个强大数律 ,把随机变量是i. i. d . 序列的情形作了相应的推广 .     

独立随机变最部分和的强逼近与广义Erdos-R enyi大数律

本文首先得到满足$er}stein条件的独立不同分布的随机变量序列部分和强逼近结果，此结果与‘.i.d.情形完全一致，达到理想地步.利用强不变原理方法，我们研究了独立不同分布时的改进Erdiis-Ran户大数定律，我们的结果推广了〔2〕和〔3〕的部分结果     

不同分布NA序列完全收敛性的注记

主要讨论了不同分布NA变量在不受某个随机变量X随机控制的条件下.其部分和的完全收敛性.通过适当改变矩条件,得到了不同分布NA随机变量序列部分和完全收敛性的充要条件.推广了苏淳等人的结论;同时获得了不同分布NA序列满足对数律的一个充要条件.     

可分B-空间中一般加权和的大数定律

利用可分Banach空间中已有的概率不等式及对称化方法,研究了可分B-空间中加权系数具有某些较弱性质的加权和收敛问题,得到了B-值独立同分布随机元序列的这类加权和的强、弱大数定律成立的充分条件,对可分Banach空间中的Cesaro大数定律和欧拉大数定律进行了推广.同时,得到了实值独立同分布随机变量序列的这类加权和的强、弱大数定律成立的充分条件.     

非平稳NA随机变量域的重对数律

利用Rosenthal型最大值不等式、Kolmogorov型指数不等式及Stein方法，邵启满、苏淳就强平稳的NA随机变量于1999年建立了重对数律，本文利用与之类似的截尾方法，在期望为0，且2 τ阶距有限的条件下，得到了非平稳的NA随机变量域的重对数律。     

强混合序列部分和乘积的几乎处处中心极限定理

在适当的条件下,对强混合的正的随机变量给出了其部分和乘积的几乎处处中心极限定理．同时,也得到了一个关于强混合组列的几乎处处中心极限定理．     

φ混合随机场的MarcinkieWicz强大数律’

本文得到了声混合随机场中类似于单指标情形的几个矩不等式,并利用它们证明了Marcinkiewicz强大数律·     

NA序列部分和完全收敛性的进一步探讨

通过讨论矩的存在性与部分和尾概率级数收敛性的关系,给出了NA序列{Xn:n≥1}部分和的完全收敛性,获得了NA序列与独立序列类似的强极限性质,并将NA序列完全收敛性的一些结果推广到不同分布的情形.     

φ-混合序列部分和乘积的几乎处处中心极限定理

关于一列独立同分布正随机变量部分和乘积的几乎处处中心极限定理,已得出了结果.本文把独立性推广到相依随机变量的情形,在φ-混合序列部分和乘积的渐近对数正态性基础上,以一个三角列的几乎处处中心极限定理为跳板,证明了在∞∑n=1φ1/2(n)＜∞,且0＜σ=1+2∞∑j=1E(X1-μ/σ)(Xj+1-μ/σ)＜∞的条件下的几乎处处中心极限定理.     

强平稳正相协列乘积和的重对数律

利用化乘积和为部分和的乘积的和的方法，证明了强平稳正相协列的乘积和的重对数律，并将Lehmann，EL，Ann，Math Statist，1966(3)：1137-1153的结果视为本文的特况．     

φ-混合序列部分和乘积的几乎处处中心极限定理

关于一列独立同分布正随机变量部分和乘积的几乎处处中心极限定理,已得出了结果．本文把独立性推广到相依随机变量的情形,在Ф-混合序列部分和乘积的渐近对数正态性基础上,以一个三角列的几乎处处中心极限定理为跳板,证明了在∑^∞n=1Ф^1：2（n）〈∞,且0〈σ0^2=1＋2∑^∞j=1E（X1-μ/σ）（Xj＋1-μ/σ）〈∞的条件下的几乎处处中心极限定理．     

两PQD序列的大数定律

对于两两PQD序列,得到了部分和的一个矩不等式,改进了已有的结果.进而利用该不等式研究了两两PQD序列的弱大数定律和强大数定律,在较弱的条件下分别得到了两两PQD序列的弱大数定律和强大数定律成立的一个充分条件.     

独立同分布随机变量序列强大数定律的一般性结果

关于独立同分布的随机变量序列,得到了两个一般性强大数定律,从而给出了关于独立同分布序列的一大类强大数定律,并利用所得结果证明了Marcinkiewicz强大数定律．