相依随机变量阵列加权和的矩完全收敛性（英文）

本文研究了相依随机变量阵列加权和的矩完全收敛性.利用矩不等式和截尾法,建立了相依随机变量阵列加权和的矩完全收敛性的充分条件.将Volodin等(2004)及陈平炎等(2006)的关于独立随机变量阵列的结果推广到了负相协和负相依随机变量阵列的情形,推广并完善了Sung(2011),吴群英(2012)及郭明乐和祝东进(2012)的结果.     

行为负相依随机变量阵列加权和的q阶矩完全收敛性

本文研究了行为负相依随机变量阵列加权和的q阶矩完全收敛性.利用矩不等式和截尾的方法,获得了行为负相依随机变量阵列加权和的q阶矩完全收敛性的充分条件.利用这些充分条件,不仅能推广和深化Baek等(2008),吴群英(2012)和梁汉营等(2010)的结论,而且极大地简化了他们的证明过程.     

行为负相依随机变量阵列加权和的完全收敛性

本文研究了行为NOD随机变量阵列加权和的完全收敛性.运用NOD随机变量列的矩不等式以及截尾的方法,得到了关于行为NOD随机变量阵列加权和的完全收敛性的充分条件.利用获得的充分条件,推广了Baek(2008)关于行为NA随机变量阵列加权和的完全收敛性的结论,得到了比吴群英(2012)更为一般的结果.     

行负相依随机变量阵列的完全收敛性（英文）

本文研究同分布假设条件和随机控制要求下行负相依随机变量阵列最大值部分和的完全收敛性的问题,得到一些新的结果.这些结果推广和改进了已有关于行独立随机变量阵列和行负相依随机变量阵列的相关定理.作为应用,行负相依随机变量阵列的Chung型强大数定律被取得.     

NOD随机变量序列加权和的矩完全收敛性

讨论了NOD随机变量序列加权和的矩完全收敛性,获得了NOD随机变量序列加权和的矩完全收敛性的充要条件.这些结论显示了矩完全收敛性和矩条件之间的等价关系,同时推广了Wu Qunying(2011)的结果.     

���������������м�Ȩ�͵ľ���ȫ������

研究了负相关随机变量阵列加权和的矩完全收敛性,改进了Baek等(2008)的结果.作为应用,得到了基于负相关随机变量序列的平滑移动过程的矩完全收敛性,完善了Li等(2004)的结果.     

NA随机变量阵列的完全矩收敛性

利用NA随机变量的矩不等式和截尾方法,研究了NA随机变量阵列的完全矩收敛性,给出了证明NA随机变量阵列完全矩收敛性的一些充分条件.所得结果推广了已有文献关于NA随机变量的相应结果.     

行m-NSD随机变量阵列的完全收敛性

本文研究了行m-NSD随机变量阵列的完全收敛性问题.主要利用m-NSD随机变量的Kolmogorov型指数不等式,获得了行m-NSD随机变量阵列的完全收敛性定理,将Hu等（1998）andSung等（2005）的结果从独立情形推广到了m-NSD随机变量阵列.本文的结论同样推广了Chen等（2008）,Hu等（2009）,Qiu等（2011）和Wang等（2014）的结果.     

负相依随机变量序列加权和的q阶矩完全收敛性的等价条件（英文）

本文研究了负相依随机变量序列加权和的q阶矩完全收敛性.利用矩不等式和截尾法,建立了负相依随机变量序列加权和的q阶矩完全收敛性的等价条件.推广并完善了Li和Spataru~([4])、Liang等~([5])、Guo~([6])以及Gut~([21])的结果.     

END随机变量阵列加权和的完全收敛性

利用END变量的R0senthal型矩不等式,研究了END随机阵列加权和的完全收敛性,给出了证明完全收敛性的一些充分条件.另外,还给出了证明完全收敛性的一个必要条件.所得结果推广了独立变量和若干相依变量的相应结果.     

Equivalent Conditions of Complete qth Moment Convergence for Weighted Sums of Sequences of Negatively Orthant Dependent Random Variables

In this paper, the complete qth moment convergence for weighted sums of sequences of negatively orthant dependent random variables is investigated. By applying moment inequality and truncation methods, the equivalent conditions of complete qth moment convergence for weighted sums of sequences of negatively orthant dependent random variables are established. These results not only extend the corresponding results obtained by Li and Sp\v{a}taru\ucite{4}, Liang et al.\ucite{5}, Guo\ucite{6} and Gut\ucite{21} to sequences of negatively orthant dependent random variables, but also improve them.     

Complete Convergence and Complete Moment Convergence for Maximal Weighted Sums of Extended Negatively Dependent Random Variables

In this paper,the complete convergence and complete moment convergence for maximal weighted sums of extended negatively dependent random variables are investigated.Some sufficient conditions for the convergence are provided.In addition,the Marcinkiewicz–Zygmund type strong law of large numbers for weighted sums of extended negatively dependent random variables is obtained.The results obtained in the article extend the corresponding ones for independent random variables and some dependent random variables.     

Complete and complete moment convergence for weighted sums of widely orthant dependent random variables

In this paper, we establish a complete convergence result and a complete moment convergence result for weighted sums of widely orthant dependent random variables under mild conditions. As corollaries, the corresponding results for weighted sums of extended negatively orthant dependent random variables are also obtained, which generalize and improve the related known works in the literature.     

On complete moment convergence of weighted sums for arrays of row-wise negatively associated random variables

Negatively associated (NA) random variables are a more general class of random variables which include a set of independent random variables and have been applied to many practical fields. In this paper, the complete moment convergence of weighted sums for arrays of row-wise NA random variables is investigated. Some sufficient conditions for complete moment convergence of weighted sums for arrays of row-wise NA random variables are established. Moreover, under the weaker conditions, we extend the results of Baek et al. [J. Korean Stat. Soc. 37 (2008), pp. 73–80] and Sung [Abstr. Appl. Anal. 2011 (2011)]. As an application, the complete moment convergence of moving average processes based on an NA random sequence is obtained, which improves the result of Li and Zhang [Stat. Probab. Lett. 70 (2004), pp. 191–197 ].     

NOD随机变量随机加权部分和的完全收敛性

本文研究了NOD随机变量双下标随机加权部分和的完全收敛性,获得了一些完全矩收敛结果和完全收敛结果,从而获得了Marcinkiewicz-Zygmund型强大数律.我们的结果推广了目前已有的一些结论.进一步,我们给出一些数据模拟工作来展示收敛性结果.     

行为NA的随机变量阵列加权和的完全收敛性

In this paper we obtain theorems of complete convergence for weighted sums of arrays of rowwise negatively associated （NA） random variables. These results improve and extend the corresponding results obtained by Sung （2007）, Wang et al. （1998） and Li et al. （1995） in independent sequence case.     

$\rho^*$-混合随机变量列加权和的完全收敛性

In this paper, the complete convergence of weighted sums for ρ*-mixing sequence of random variables is investigated. By applying moment inequality and truncation methods, the equivalent conditions of complete convergence of weighted sums for ρ*-mixing sequence of random variables are established. We not only promote and improve the results of Li et al. (J. Theoret. Probab., 1995, 8(1): 49-76) from i.i.d. to ρ*-mixing setting but also obtain their necessities and relax their conditions.     

行为ND随机变量阵列加权和的完全收敛性

在非同分布的情况下,给出了行为ND随机变量阵列加权和的完全收敛性的充分条件,所得结果部分地推广了独立随机变量和NA随机变量的相应结果.作为其应用,获得了ND随机变量序列加权和的Marcinkiewicz-Zygmund型强大数定律.