随机环境中可逗留随机游动的强极限边界

假定{(αi,βi),αi,βi∈(0,1),i∈Z}是一列i.i.d.的随机变量,γi=1-αi-βi,称{(αi,γi,βi),i∈Z}为随机环境.在这个环境上定义一个随机游动{Xk}(称为随机环境中可逗留随机游动):当在x状态时,它以概率αx向右游走一步,以概率βx向左游走一步,或者以概率γx逗留.本文获得了该过程能够游走的最大值的强极限边界.     

半参数回归模型的误差方差的小波估计

考虑半参数回归模型y i=x i' β +g(t i)+e i,1 i n,其中β∈R d为未知参数,g(t)为[0,1]上的未知Borel函数,x i为R d上的随机设计, {e i}为i.i.d.随机误差. 本文构造了误差方差σi 2=var (e i)的小波估计 n 2,得到了 n 2的渐近正态性, 同时构造了var(e i 2)的小波估计 n 2,并且证明了 n 2的弱相合性, 由此可知 依分布收敛于N(0,1), 这一结果可用于构造σ 2的大样本区间估计或对σ 2进行大样本检验.     

解答复数问题的若干技巧

复数问题涉及知识面广 ,运算复杂 ,对能力要求高 .若能总结归纳其变化规律 ,掌握解答复数问题的方法和技巧 ,定会收到事半功倍之效 .笔者在教学过程中总结了 8种技巧 .1　巧用 z =z z∈ R解题例 1　设复数 z满足等式 |z - i|=1,且 z≠ 0 ,z≠ 2 i,又复数 w使得 ww - 2 i.z - 2 iz 为实数 ,问复数w在复平面上所对应的点 Z的集合是什么图形 ,并说明理由 .解　∵　 ww - 2 i.z - 2 iz ∈ R,∴　 ww - 2 i.z - 2 iz =( ww - 2 i.z - 2 iz )=ww 2 i.z 2 iz 　 w( w 2 i)w( w - 2 i) =z( z 2 i)z( z - 2 i) 　 　 w =z.∵　　 |z - i|=1　…     

多维风险模型中独立和的局部大偏差

In this paper, we study the case of independent sums in multi-risk model. Assume that there exist k types of variables. The ith are denoted by {Xij, j ≥ 1}, which are i.i.d.with common density function fi(x) ∈ OR and finite mean, i = 1,..., k. We investigate local large deviations for partial sums k i=1Sni= k i=1 nij=1Xij.     

一类随机矩阵经验分布的强收敛性

Let {vij}, i, j = 1, 2,…, be i.i.d. random variables with Ev11= 0, Ev112=1 and ai = (ai1,…,aiM) be random vectors with {aij} being i.i.d. random variables. Define XN=(x1,…, XK) and SN= XNXNT, where The spectral distribution of SN is proven to converge, with probability one, to a nonrandom distribution function under mild conditions.     

用拉普拉斯谱半径定序给定阶和匹配数的树

Let T（n,i） be the set of all trees with order n and matching number i.We determine the third to sixth trees in T（2i ＋ 1,i） and the third to fifth trees in T（n,i） for n ≥ 2i ＋ 2 with the largest Laplacian spectral radius.     

多组样本下GL—统计量的渐近性质

本文主要讨论多组样本下GL－统计量的渐近分布,这里我们使用了Gateaut微分逼近方法,在多组i.i.d.样本下,给出了GL－统计量的渐近正态分布的一组条件,从而拓广了i.i.d样本下GL－统计量的渐近正态分布的性质[1]。     

一个关于风险差齐一性对序约束的检验问题

Consider I pairs of independent binomial variates X0i and X1i, with corresponding parameters P0i and P1i and sample sizes n0i and n1i for i = 1,…… , I. Let △i = P1i -P0i be the difference of the two binomial parameters, where △i‘s are to be of interest and Poi‘S are nuisance     

多维随机变量序列的最大值和最小值的渐近独立性

设{X_n=(X_(1n),X_(2n),…,X_(mn),≥1}是i.i.d.的m维随机向量序列,Z_(in)=max{X_(i1),X_(i2),…,X_(in)},W_(in)=min{X_(i1),X_(i2),…,X_(in)},1≤i≤m,Z_n=(Z_(1n),Z_(2n),…,Z_(mn)),W_n=(W_(1n),W_(2n)…,W_(mn)).本文得出了W_n与Z_n渐近独立的充分必要条件.     

多组样本下GL－统计量的渐近性质

本文上要讨论多组样本下GL－统计量的渐近分布。这里我们使用了Gâteaut微分逼近方法,在多组i.i.d.样本下,给出了GL－统计量的渐近正态分布的一组条件,从而拓广了i.i.d.样本下GL－统计量的渐近正态分布的性质[1].     

一道高考题的统计学背景

20 0 1年全国高考理科第 ( 2 0 )题 :“已知 i,m,n是正整数 ,且 1 相似文献   

一个不等式的推广

文[1]对文[2]中的猜想给出了证明,猜想是:若n∑i=1aim=n,ai∈R ,i∈N,m≥2,m∈N,则∑ni=1ai≤C1n,n∑i≠jaiaj≤C2n,…,∑ni1≠i2≠…≠ikai1ai2·…·aik≤Cnk,…,n∏i=1ai≤Cnn.本文对此再做些推广.定理若n∑i=1iλaim=S,λ1,ai∈R ,i∈N,m∈[1, ∞),n∑i=1iλ=1,则n∑i1,i2,     

与一类算术函数关联的矩阵的行列式的下界

设f为一个算术函数,S={x 1,…,x n}为一个n元正整数集合.称S为gcd-封闭的, 如果对于任意1 i,j n,均有(x i,x j)∈S.以 ={y 1,…,y m}表示包含S的最小gcd-封闭的正整数集合. 设(f(x i,x j))表示一个n×n矩阵, 其(i,j)项为f在x i与x j的最大公因子(x i,x j)处的值. 设(f[x i,x j])表示一个n×n矩阵, 其(i,j)项为f在x i与x j的最小公倍数[x i.xj]处的值. 本文证明了: (i) 如果f∈C s ={f:(f*μ)(d)>0, x∈S,d|x},这里f*μ表示f与μ的Dirichlet乘积,μ表示M bius函数,那么 并且(1)取等号当且仅当S=;(ii)如果f为乘法函数,并且 ∈Cs,那么 并且(2)取等号当且仅当S= .不等式(1)和(2)分别改进了Bourque与Ligh在1993年和1995年所得到的结果.     

广义谱分解与亏损矩阵幂的算法

提出了亏损矩阵广义谱分解概念,所得广义特征矩阵具有类似若当链的性质AA(h)i=λiA(h)i+A(h+1)i.亏损矩阵可分解成A=∑si=1(λiA(0)i+A(1)i),由Am=∑si=1∑mh=0Chmλm-hiA(h)i可生成线性方程组,求出各A(h)i,进而计算A的较大次幂Am.介绍了广义谱分解在计算矩阵幂级数中的应用.     

有关记录次数的计数过程的矩精确完全收敛

给出了一个关于i.i.d.绝对连续随机变量列的记录次数的计数过程的矩精确完全收敛性的一般化定理.     

柯西不等式的两个推论及应用

在中学数学中常遇到如下一个不等式:(n∑i=1xiyi)2≤(n∑i=1xi2)·(n∑i=1yi2),其中xi,yi为任意实数,且等号成立当且仅当xi=kyi(i=1,2,…,n),这就是著名的柯西不等式.推论1已知ai(i=1,2,…,n)是正数,xi∈R(i=1,2,…n)且n∑i=1ai=1,则n∑i=1aixi2≥(n∑i=1aixi)2.证∵ai∈R (i=1     

可数无限维概率乘积测度空间的Loeb空间

Let {(Xi, Si, μi) : i ℃ N} be a sequence of probability measure spaces and (*Xi, L(*Si), L(*μi)) be the Loeb measure space with respect to (Xi, Si, μi) for i ℃ N. Let X =× Xi, S = ×Si,μ = ×μi. We prove that × L(*Si) CL(*S) and in embedding meaning.     

RESIDUALS DENSITY ESTIMATION IN CENSORED LINEAR REGRESSION MODEL

1.IntroductionSupposethatinthelinearregressionmodelK=XIP ei.KarenotcompletelyobserVableandtheObserVationsare(X',Zi,6i),i=l,'',n,wherePandXiarepx1vectors,Zi=adn(K,Wi),6i=I(K5Wi),theresidualei'sarei.i.d.r.v.'swithunknowncommondensityfullctionj(distributionfunctionF)andthe(Wi,Xi)'sarei.i.d.randomvectorsthatareindependentofei's.Fittingthemodelwithcensoreddatahasreceivedconsiderableattentioninthestatistical.literature.TherearetWOmaintrendsinthisbodyofliterature.OnetrendistoeXtendthecompl…     

一类连续时间平均马氏决策平稳最优策略的存在性

1.引言我们将在可测(确定性)马氏策略类Π_m~d(c)中讨论连续时间平均马氏决策(简称平均CTMDP):{S,(A(i),(?)(i),i∈S),q,r,(?)}.本文假设状态空间 S 为可列集;行动集 A(i)为一般点集,(A(i),(?)(i),i∈S)为可测空间,任给 a∈A(i),要求{a}∈(?)(i);q 是保守的转移速率族;报酬率 r 是一致有界的可测函数,即存在 M<∞,使|r(i,a)|≤M 对 i∈S,a∈A(i)成立.对π∈Π_m~d(c),i∈S,平均报酬函数(?)定义为:     

一类最优停止问题的解

Let {Z_i} be i.i.d.,and {ε_i} be i.i.d.,Bernoulli variables independent of {Z_i}.Set To≡z and T_n=ε_n(T_(n-1)-Z_n)for n≥1.Using Wiener-Hopf type equations,we give a newapproch to find optimal stopping rules for stopping T_n-nC,Where C>O.Special casesare nsidered in detail,some of them are difficult to treat by Ferguson's method.