离散随机变量序列的强偏差定理

利用分析方法建立了用不等式表示的用对数似然比刻划的任意相依离散随机变量序列的强偏差定理,作为推论得到了更一般的离散随机变量序列加权和的强大数定律.     

关于任意随机变量序列泛函的一类强偏差定理

通过概率空间上的任意随机变量的分布与独立分布的比较.研究任意随机变量序列泛函的强偏差定理,即小偏差定理.将已有的某些连续型及离散随机变量序列的强偏差定理加以推广.     

关于任意离散随机序列的一个强偏差定理

引用极限对数似然比的概念作为任意随机序列联合分布与其边缘分布"不相似性"的度量,构造几乎处处收敛的上鞅,讨论了任意离散随机序列的强偏差定理.     

关于相依离散随机序列的若干强偏差定理

首次引入随机序列滑动似然比与滑动相对熵概念作为刻画任意相依随机序列的独立逼近的随机性度量,利用B-C引理与分析方法相结合,研究任意离散随机序列部分和滑动平均的强偏差定理.作为推论,得到了关于广义经验分布函数的一个极限定理.最后,给出了若干例子.     

极限相对对数似然比与一类强偏差定理

本文引进极限相对对数似然比γ（ω）的概念，并利用它来研究相依离散随机变量序列的极限性质。得到了一类用不等式表示的强极限定理，本文称之为强偏差定理，其偏差界依赖于γ（ω）。     

关于赌博策略的一个强极限定理的推广

本文利用条件概率将关于Ｂｅｒｎｏｕｌｌｉ序列赌博策略的一个强极限定理推广到任意相依离散随机变量序列的情况．此外,通过允许选择函数在一个区间中取值,推广了随机选择的概念．     

一个对离散信源普遍成立的强极限定理

该文引进随机条件熵的概念，研究了这个概念和相对熵密度的关系，得到一个对任意离散信源普遍成立的强极限定理．证明中发展了作者提出的研究离散随机变量序列强极限定理的分析方法．     

一类强极限定理与矩母函数方法

本文利用似然比的概念，研究离散随机变量序列的极限性质，得到了一类用不等式表示的强极限定理．证明中结合区间剖分法，提出了将矩母函数的工具应用于强极限定理的研究的一种途径．     

对数似然比与离散随机变量序列强极限定理的一种分析方法

本文引进对数似然比作为任意离散随机变量序列相依性的一种度量，并通过限制似然比给出样本空间的某种子集，在这种子集上得到了离散随机变量序列的一类强极限定理，它包含若干经典强大数定律为其特例．在证明中本文提出了证明强极限定理的一种分析方法，其要点是将关于单调函数可微性的定理应用于几乎处处收敛的研究．     

随机变量的截尾与一类强偏差定理

通过极限相对对数似然比，利用随机变量截尾的方法并结合鞅这一工具研究相依连续型和离散型随机变量序列的性质，得到一类用不等式表示的强偏差定理．     

矩条件下的任意随机变量序列的一类强极限定理

本文利用随机变量的截尾方法和条件三级数定理,研究了任意随机变量序列在矩条件下的一类强极限定理,改进了与此相应的一些结果的条件.     

随机变量序列加权和的强收敛性

本文讨论了一般随机变量序列加权和的强收敛性．作为推论，得到一类鞅差序列加权和的收敛定理和若干经典的独立随机变量序列的强大数定律；已有的若干结论是本文结果的特例．     

整值随机变量序列的一类强律

本文引进似然比作为整值随机变量序列相对于服从Poisson分布的独立随机变量序列的偏差的一种度量，并通过限制似然比给出了样水空间的某种子集．在这种子集上得到了一类用不等式表示的强律，独立随机变量序列的一类强律是其特例．     

线性过程的强逼近

该文对由独立同分布随机变量序列所生成的线性过程建立了泛函重对数律和用Wiener过程对线性过程的强逼近结果.     

一类随机适应序列的强收敛性

本文利用对随机变量进行截尾的方法和非负鞅的性质,证明了一类随机变量序列的强收敛性.     

两两NQD列的强大数定律

该文把同分布的两两NQD列的Kolmogorov强大数定律推广到了在一类广泛的条件下的不同分布的情形, 为此而建立的Kolmogorov Chung型强大数定律本身也是有意义的.      

关于随机选择的一个强极限定理

本文利用似然比和区间剖分法研究相依Ｎ值随机变量序列选择的极限性质,得到关于赌博方法的一个强极限定理的若干推广。     

A strong limit theorem on gambling systems

A strong limit theorem on gambling system for Bernoulli sequences is extended to the sequences of arbitrary discrete random variables by using the conditional probabilities. Furthermore, by allowing the selection function to take values in an interval, the conception of random selection is generalized. In the proof an approach of applying the differentiation of measure on a net to the investigation of the strong limit theorem is proposed.     

A Strong Approximation Theorem for Quasi-associated Sequences

By combining the Csorgo-Révész quantile transform methods and the Skorohod-Strassen martingale embedding theorem, we prove a strong approximation theorem for quasi-associated random variables with mean zero and finite （2 ＋ δ）th moment under polynomial decay rate. As a consequence, the decay rate for a strong approximation theorem of associated sequences of Yu （1996） is weakened.