B值行独立随机元阵列的矩完全收敛性

本文研究了B值行独立的随机元阵列的矩完全收敛性.利用B值行独立的随机元阵列的概率不等式,在随机元阵列随机有界于某非负随机变量的条件下,获得了B值行独立的随机元阵列的矩完全收敛性的一些充分条件,并完善了Chow关于实值独立同分布随机变量列的矩完全收敛性的结果.     

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.     

相依样本平滑移动过程的矩完全收敛性

本文研究了基于(φ)-混合随机序列的平滑移动过程.利用矩不等式和截尾的方法,获得了基于(φ)-混合随机序列平滑移动过程的矩完全收敛性的充分条件,推广了文[4]和[8]的结果.     

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.     

(ρ)混合阵列行和的若干极限定理

研究(ρ)混合阵列行和的弱收敛性、Lp收敛性和完全收敛性,目的是把独立阵列行和的相关极限定理推广到(ρ)混合阵列行和的情形,在{Xnk;1≤k≤kn↑∞,n∈N}是Cesàro一致可积的相关条件下,利用截尾、概率不等式等手法,分别获得(ρ)混合阵列行和的弱收敛性、Lp收敛性和完全收敛性定理,推广了前人的一系列结果.     

行为AANA阵列的若干收敛性

在较广泛的条件下,研究了AANA阵列行和的收敛性质,利用截尾方法和矩不等式,获得了行为AANA阵列的弱大数律、Lp收敛性和完全收敛性定理,所得结果推广了前人的相应结果.     

B值随机元阵列加权和的完全收敛性

在随机元阵列随机有界的条件下,得到了行间独立B值随机元阵列加权和的完全收敛性成立的充分条件,延伸了文献[9]的主要结果和文献[6]的部分结果.     

行m-NSD随机变量阵列的完全收敛性（英文）

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)and Sung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.     

B值随机元阵列的完全收敛性及大数定律

该文在随机元阵列随机有界于某非负随机变量的条件下，得到了B值随机元阵列完全收敛性的一般性结论，并讨论了随机元阵列加权和的收敛性，使[5][6]中的结果得到了改进和推广．同时讨论了完全收敛性与Banach空间p型（1＜P≤2）性质的等价性，使[14]，[15]中的结果得到进一步的改进．     

行为混合阵列加权和的收敛性

本文研究了行为混合阵列加权和的收敛性.利用混合序列的Rosenthal型最大值不等式,讨论了混合阵列加权和的L1收敛性,依概率收敛性,几乎处处收敛性,及完全收敛性之间的等价关系,推广了行独立随机变量阵列相应的结果.     

Complete Convergence of Weighted Sums for Arrays of Rowwise m-negatively Asso ciated Random Variables

In this paper, we discuss the complete convergence of weighted sums for arrays of rowwise m-negatively associated random variables. By applying moment inequality and truncation methods, the sufficient conditions of complete convergence of weighted sums for arrays of rowwise m-negatively associated random variables are established. These results generalize and complement some known conclusions.     

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.     

Complete Convergence for Weighted Sums of Arrays of Rowwise Asymptotically Almost Negative Associated Random Variables

Let be an array of rowwise asymptotically almost negative associated (AANA, in short) random variables. The complete convergence for weighted sums of arrays of rowwise AANA random variables is established under some general moment conditions. The result obtained in the paper generalizes and improves the corresponding one for negatively associated random variables.     

Complete Convergence of Weighted Sums for Arrays of Rowwise $m$-Negatively Associated Random Variables

In this paper, we discuss the complete convergence of weighted sums for arrays of rowwise $m$-negatively associated random variables. By applying moment inequality and truncation methods, the sufficient conditions of complete convergence of weighted sums for arrays of rowwise $m$-negatively associated random variables are established. These results generalize and complement some known conclusions.     

Complete moment convergence for arrays of rowwise NSD random variables

In this paper, the complete convergence and complete moment convergence for arrays of rowwise negatively superadditive dependent (NSD, in short) random variables are investigated. Some sufficient conditions to prove the complete convergence and the complete moment convergence are presented. The results obtained in the paper generalize and improve some corresponding ones for independent random variables and negatively associated random variables.     

Complete convergence for weighted sums of LNQD random variables

In this paper, we study the complete convergence for weighted sums of linearly negative quadrant dependent (LNQD) random variables based on the exponential bounds. In addition, we present some complete convergence for arrays of rowwise LNQD random variables.     

Complete convergence for arrays of rowwise negatively superadditive-dependent random variables and its applications

In this paper, an exponential inequality for the maximal partial sums of negatively superadditive-dependent (NSD, in short) random variables is established. By using the exponential inequality, we present some general results on the complete convergence for arrays of rowwise NSD random variables, which improve or generalize the corresponding ones of Wang et al. [28] and Chen et al. [2]. In addition, some sufficient conditions to prove the complete convergence are provided. As an application of the complete convergence that we established, we further investigate the complete consistency and convergence rate of the estimator in a nonparametric regression model based on NSD errors.     

混合阵列的收敛性

该文引入了混合阵列的概念,讨论了混合阵列的完全收敛性与依概率收敛性.所得结果,推广了行独立随机变量阵列相应的结果.此外还得到了一般随机变量阵列的完全收敛性与依概率收敛性.