NA随机变量序列的强大娄和律和完全收敛

给出了NA随机变量序列的若干强大数律和完全收敛性,特别将独立随机变量序列的Wittmann强大数律推广到NA列。     

不同分布NA序列的对数律

通过适当的改变矩条件，把同分布NA随机变量序列部分和的对数律从本质上推广到不同分布，全面改进了梁汉营和苏淳1998年的结果．并在此基础上得到不同分布NA序列随机足标和的对数律．     

同分布NA序列的强收敛性

本文讨论了NA序列极限理论中的一些基本问题．首先证明了对称化的NA族仍为NA族，建立了基于通常截尾术的NA序列的三级数定理；并在此基础上给出了同分布NA序列的与iid序列完全一致的Marcinkiewicz强大数律，还得到了关于同分布NA序列的与iid序列极为相似的有关完全收敛性的一系列等价性命题．     

次线性期望下Pareto型随机变量的大数律

本文对满足Pareto分布的随机变量建立了一些大数律,从而将经典概率空间中的相关结论推广到次线性期望空间中.基于Pareto分布,获得了一些独立随机变量序列加权和的弱大数律和强大数律.     

φ－混合序列大数律的收敛速度

在不加任何矩条件限制的情形下，研究了φ－混合序列大数律的收敛速度问题，得到了若干充分必要条件．     

ψ－混合序列大数律的收敛速度

在不加任何矩条件限制的情形下，研究了ψ－混合序列大数律的收敛速度问题，得到了若干充分必要条件．     

关于NA列部分和上升的阶

本文在不使用随机有界或矩一致有界的条件下，给出了不同分布NA列部分和上升的阶的某种意义上的最佳估计，并给出了不同分布NA列服从Kolmogorov强大数律的某种意义上的充分必要条件，最后本文对一般随机变量讨论了类似的问题．     

对称随机变量序列的收敛性

讨论了对称的随机变量序列的完全收敛性与强大数律,改进和加强了独立同分布时Baum L E,Katz M及Bai Z D,Cheng P E相应的结果.     

非平稳NA随机变量满足迭对数律及大数定律的充分条件

本文应用Shao所提供的极大值矩不等式及概率不等式,给出了不具有平稳分布的NA随机变量列满足迭对数律和大数定律的充分条件.     

不同分布NA序列的一个弱大数定律

研究了不同分布NA序列加权和最大值的弱大数定律,推广了前人的结果.     

对概率论中一个大数律证明题的讨论

在我国出版或翻译出版的一些概率论习题集中有这样一道题：设｛ξｎ｝为具有相同的数学期望、方差（有界）的随机变量序列,且当ｉ≠ｊ时Ｅ（ξｉξｊ）≤０,证明｛ξｎ｝服从（弱）大数律．参见［１］、［２］．按照有些书提示的证明方法,可设对任意ｎ有Ｅξｎ＝μ,Ｄ...     

随机变量阵列加权和最大值的收敛性

本文研究了形如maxun≤j≤un｜∑ji=un aniXni｜的弱大数律和Lr收敛性,其中0＜r≤p,0＜p≤2,{ani,un≤i≤vn,n≥1}是实数阵列,{Xni,un≤i≤vn,n≥1}当0＜p＜1时是任意随机变量阵列,当1≤p≤2时是均值为零的行为NA的随机变量阵列.所得结果丰富和推广了许多已知的结果.     

同分布的NA序列加权和的强大数律

讨论了同分布NA随机变量序列加权和的强大数律,所得结果推广了Z．D．Bai和P．E．Cheng及S．H．Sung的结果．     

完全区间树顶点数目的大数律

本文讨论完全区间树顶点数目Sx的大数律,所采用的方法不同于单边区间树．文章包括三部分内容:首先探讨完全区间树所得以定义的概率空间,弄清楚它的结构,为强大数律的研究奠定理论基础．接着,针对完全区间树上的Sx的矩母函数不易求得的情况,另辟蹊径,求得Sx的期望和方差．最后,给出Sx的强弱大数律．     

两两独立同分布序列Cesàro强大数定律的收敛速度

设{X,Xn,n≥0}是两两独立同分布的随机变量序列,11．为了证明这一结论而获得到的两两负相关随机变量序列的Cesaro强大数定律收敛速度的结果本身也是有意义的．此结果对于同分布的两两NQD序列也是对的．     

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。     

多指标随机变量Marcinkiewicz大数定律完全收敛性和收敛速度

本文考虑指标在，ｄ≥１中的独立同分布随机变量序列，得到了有关大数定律的完全收敛性和收敛速度等一些结果．     

一类统计量的强大数律和重对数律的精确极限性质

设{Xn,n≥1}是独立同分布随机变量序列,EX1=0,EX12=1.设Sn=n∑i=1Xi,Tn=Tn(X1,…,Xn)是随机函数且Tn=Sn+Rn.本文证明在E|Rn|2∨r《∞或E|Rn|《∞下,对随机函数Tn成立着Baum-Katz强大数律和重对数律的精确极限性质的一般结果.由此作为推论,对U-统计量,Von-Mises统计量,线性过程,移动平均过程,线性模型中误差方差估计和功率和等在适当矩条件下均可写出Baum-Katz强大数律和重对数律的精确极限性质.     

一类统计量的强大数律和重对数律的精确极限性质

设{xn,m≥1}是独立同分布随机变量序列,EX1=0,EX12=1．设Tn= Tn(X1,…,Xn)是随机函数且Tn=Sn Rn．本文证明在E|Rn|2∨r<∞或E|Rn|<∞下,对随机函数Tn成立着Baum-Katz强大数律和重对数律的精确极限性质的一般结果．由此作为推论,对U-统计量,Von-Mises统计量,线性过程,移动平均过程,线性模型中误差方差估计和功率和等在适当矩条件下均可写出Baum-Katz强大数律和重对数律的精确极限性质．     

非同分布NA列的对数律和重对数律

给出了非同分布NA列满足对数律和重对数律的一些矩条件，而文[50-[7]中的部分结果可以成为其特殊情形并得到加强．