ρ*-混合序列加权和的完全收敛性

讨论了ρ*-混合序列加权和的完全收敛性,将文[8]中的定理3推广至ρ*-混合序列的情形且加强了文[8]中的定理3的结论.将文[9]中的定理推广至ρ*-混合序列的情形.     

ρ-混合序列部分和的精确渐近性

设{X_n;n≥1}是均值为零的严平稳ρ-混合序列,利用ρ-混合序列的弱收敛定理及概率不等式,在适当的矩条件下,得到了ρ-混合序列部分和的精确渐近性的一般结果.     

ρ-混合序列的大数定律和完全收敛性

主要研究了ρ-混合序列的大数定律和完全收敛性,获得了与ρ-混合序列情形一样的大数定律和完全收敛性．     

ρˉ混合序列的H～jeck-Rènyi型不等式及其应用

利用ρ-混合序列的Rosenthal型最大值不等式,得到了ρ-混合随机变量序列的Hájeck-Rènyi型不等式,三级数定理和Chung型强大数律,所得结果达到了独立时一致的结果.     

ρ~-混合序列的H～jeck-Rènyi型不等式及其应用

利用ρ-混合序列的Rosenthal型最大值不等式,得到了ρ-混合随机变量序列的Hájeck-Rènyi型不等式,三级数定理和Chung型强大数律,所得结果达到了独立时一致的结果.     

混合序列0-1律及其在完全收敛性中的应用

下面若无特别申明,均设{X_n}为 λ-混合,ρ-混合或φ-混合序列;λ(n),ρ(n),(?)(n)分别为相应的混合速度,它们的定义见[1];均设 C 为绝对常数,即使在同一式中可取不同     

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.     

关于ρ-混合序列对数律的收敛速度

本文研究了ρ-混合序列对数律的收敛速度，在较弱的矩条件下得到了与独立同分布实随机变量类似的结果，并获得了ρ－混合序列满意对数律的一个充分性结果；讨论了ρ－混合序列重对数律的收敛速度的问题，得到了一个重对数律的充分性条件。     

不同分布ρ混合序列乘积和的强收敛性

研究了ρ混合序列的收敛性质,利用得到的结果和ρ混合序列的矩不等式讨论了ρ混合序列乘积和的强收敛性质.     

ρ-混合序列加权和的完全收敛性及其应用

本文研究了ρ-混合序列加权和的一些强极限定理,利用最大值矩不等式,获得了ρ-混合序列加权和的完全收敛性.并将此结果应用于线性回归模型参数的最小二乘估计及非参数回归模型的权函数估计.