φ混合随机变量加权和的完全收敛性

本文研究了不同分布φ混合随机变量加权和的完全收敛性问题.利用随机变量截尾和矩不等式方法,获得了φ混合随机变量加权和的完全收敛性和强大数定律的结果,所获得结果推广和改进了有关独立同分布随机变量序列的相应结果.     

φ混合随机变量加权和的完全收敛性(英文)

本文研究了不同分布φ混合随机变量加权和的完全收敛性问题.利用随机变量截尾和矩不等式方法,获得了φ混合随机变量加权和的完全收敛性和强大数定律的结果,所获得结果推广和改进了有关独立同分布随机变量序列的相应结果.     

不同分布(φ)混合随机变量序列的强收敛性

本文研究了不同分布(φ)混合随机变量序列的强收敛性质的问题.利用(φ)混合随机变量序列的矩不等式和截尾的方法,获得了(φ)混合随机变量序列完全收敛性和几乎处处收敛性结果,所获得结果不仅推广了Baum和Katz (1965)关于独立同分布随机变量序列的结论,而且改进了Wu和Lin (2004)关于同分布(φ)混合随机变量序列的相关结论.     

■混合随机变量序列加权和的矩完全收敛性

本文研究了■混合随机变量序列加权和的矩完全收敛性,利用φ混合随机变量序列的Rosenthal型不等式,得到了■混合随机变量序列加权和的矩完全收敛性定理,这些结果推广和改进了已有的结果.     

φ混合序列加权和的强大数定律

设{X_n;n≥1}为φ混合随机变量序列,利用φ混合序列的强收敛性及三级数定理,在适当的矩条件下,得到了不同分布φ混合序列加权和的强大数定律的一般结果.     

φ-混合序列加权和的完全收敛性

该文把Chen和Sung (文献[1])的一个关于同分布NA随机变量序列加权和最大值完全收敛性结果推广到了φ-混合随机变量序列情形.由于已有文献所用的工具本质上是部分和最大值指数型概率不等式,而对于φ-混合随机变量序列而言,没有那么好的指数型不等式,因此原有的证明方法已失效.该文将应用φ-混合随机变量序列部分和最大值的2-阶Marcinkiewicz-Zygmund矩不等式,结合再截尾方法,获得了理想的结果.该文的证明方法不同于已有结果的证明方法.     

?混合序列加权和的强极限收敛定理北大核心CSCD

利用?混合序列的矩不等式和随机变量截尾的方法,研究了不同分布?混合序列加权和完全矩收敛和完全收敛等性质,得到了其加权和情形下的强极限收敛定理.所获主要结果推广和改进了葛梅梅等人(高校应用数学学报,2013,28(4):424-430)关于?混合序列加权和强收敛性的相应结论.     

?混合序列加权和的强极限收敛定理

利用?混合序列的矩不等式和随机变量截尾的方法,研究了不同分布?混合序列加权和完全矩收敛和完全收敛等性质,得到了其加权和情形下的强极限收敛定理.所获主要结果推广和改进了葛梅梅等人(高校应用数学学报,2013,28(4):424-430)关于?混合序列加权和强收敛性的相应结论.     

具有厚尾分布的φ混合相依随机变量样本均值的收敛速度（英文）

本文研究了φ混合相依随机变量在有限均值和无穷方差下样本均值的收敛速度.将样本均值分解为主部均值和尾部均值之和,我们不仅得到了样本均值的收敛速度,而且证明了主部均值的收敛速度快于尾部均值的收敛速度.     

ρ-混合序列加权和的完全收敛性

本文研究ρ-混合随机变量序列的加权和.利用文献[10]的矩不等式,在勿需控制混合系数的情况下,得到了完全收敛的充分条件,对“同分布”情形,得到了完全收敛的必要条件,推广了文献[8,10]中的有关结果.     

行为NA的随机变量阵列加权和的完全收敛性(Ⅱ)

本文研究了行为NA的随机变量阵列加权和的完全收敛性,推广了行独立随机变量阵列相应的结果.且得到了任意随机变量阵列加权和完全收敛的一个定理.     

φ^~混合随机变量列的几乎处处收敛性

本文研究(~φ)混合随机变量列的几乎处处收敛性,获得了(~φ)混合随机变量列的强大数律,推广和改进了独立情形的相应结果.     

混合随机变量序列加权和的矩完全收敛性

该文研究了混合随机变量序列加权和的矩完全收敛性.利用混合随机变量的Rosenthal型最大值不等式,得到了混合随机变量序列加权和的矩完全收敛性定理,这些结果推广和改进了已知的一些文献中相应结论.     

弱相依随机序列的若干新结果(英文)

设{Xn,n≥1}为-混合序列. 利用随机变量的截尾方法和-混合序列的三级数定理,讨论了-混合序列的收敛性质,并且得到了-混合序列的一类强极限定理,这些结果推广了独立序列的相应结果.最后研究了-混合序列加权和的强稳定性.     

两两独立序列加权和的L~r收敛性

讨论了两两独立随机变量列加权和在满足r(1≤r<2)阶Ces`aro一致可积条件下的Lr收敛性,获得了与独立情形一致的结果.用相似的方法,对于其它相依或混合序列(如两两NQD列,φ-混合序列,ρ-混合序列)也有相同的结果.     

混合序列部分和的若干收敛性质

本文研究了混合序列部分和的若干收敛性质.利用Serfling不等式推广情形,证明了一类随机变量序列部分和的一个收敛性结果,获得了混合序列部分和的收敛性,并进一步得到了混合序列加权和的强收敛性和完全收敛性,推广并改进了文[2]中有关结果.     

行为NA随机变量阵列加权和完全收敛性的等价条件

本文利用Chen等~([14])所获得的随机变量阵列加权和完全收敛的充分条件,建立了随机变量阵列加权和完全收敛的等价条件,推广了Liang~([11])的结果.同时我们采用和Liang不同的证明方法,极大地简化了证明过程,并在此基础上拓展了Gut~([13])关于独立随机变量Cesaro和的完全收敛性结论.     

■混合随机变量序列的强收敛定律(英文)

本文建立了■混合随机变量序列的几乎处处收敛性和完全收敛性的结果.所获结果不仅把独立随机变量经典的Khintchine-Kolmogorov收敛定理和三级数收敛定理推广至■混合随机变量情形下,并在没有增加任何附加条件下改进了相关结果.     

SOME CONVERGENCE PROPERTIES FOR THE PARTIAL SUMS OF (ρ～) MIXING SEQUENCES

本文研究了(ρ～)混合序列部分和的若干收敛性质.利用Serfling不等式推广情形,证明了一类随机变量序列部分和的一个收敛性结果,获得了(ρ～)混合序列部分和的收敛性,并进一步得到了(ρ～)混合序列加权和的强收敛性和完全收敛性,推广并改进了文[2]中有关结果.     

β混合随机变量序列加权和的收敛性

本文研究了混合随机变量序列加权和的收敛性.利用Utev, S.和Peligrad, M不等式得到了混合随机变量序列加权和的收敛性定理及Hajeck-Rènyi型不等式,推广和改进了W.F,Stout,吴群英,J.Hajeck和A.Rènyi.的相应结论.