负相关样本平滑移动过程的矩完全收敛性(英文)

本文研究了负相关样本平滑移动过程Xk=∑∞i=-∞ai+kYi的矩完全收敛性,这里{Yi,-∞相似文献   

独立和子序列的完全收敛性

众所周知,Hsu和Robbins由于1947年首先引人完全收敛概念.此后,许多人进一步研究了随机变量序列的完全收敛性.特别,对超临界分支过程的研究导致人们去考虑独立同分布随机变量算术平均序列子序列的完全收敛性,并在这方面做了一些工作,其     

φ-混合序列加权和的矩完全收敛性

本文研究了φ-混合序列加权和的矩完全收敛性.利用矩不等式和截尾的方法,获得了φ-混合序列加权和的矩完全收敛性的充分条件.所得结果推广了Ahmed等(2002)及陈平炎和王定成(2010)的结论.     

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.     

关于多指标随机变量列基于一类权函数的完全收敛性问题

本文指出文［１］的一个错误，并就多指标随机变量列，［对一类迄今尚未涉及的权函数，讨论了一些大数律尾概率级数收敛的等价性。     

行为NSD随机变量阵列加权和的q阶矩完全收敛性

利用Hoffmann-Jφrgensen型概率不等式和截尾法,获得了行为NSD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,不仅推广和深化梁汉营等(2010)和郭明乐等(2014)的结论,而且使他们的证明过程得到了极大地简化.     

?混合序列加权和的强极限收敛定理北大核心CSCD

利用?混合序列的矩不等式和随机变量截尾的方法,研究了不同分布?混合序列加权和完全矩收敛和完全收敛等性质,得到了其加权和情形下的强极限收敛定理.所获主要结果推广和改进了葛梅梅等人(高校应用数学学报,2013,28(4):424-430)关于?混合序列加权和强收敛性的相应结论.     

行为ρ混合随机变量阵列的完全矩收敛性

本文假设 X ni ;i ≥1,n ≥{}1是一列行为？ρ混合随机变量阵列。在没有同分布和随机控制的假设条件下,作者讨论了？ρ混合随机变量的完全矩收敛性,所获得结果推广和改进了 Hu and Taylor （1997）,Zhu （2006）和 Wu and Zhu （2010）的相应定理。     

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.     

强平稳λmixing序列两个尾概率级数收敛的等价性

文中(1)与(2)的关系是当前完全收敛性研究中的一个重要内容。邵启满指出,对满足一定条件的权函数ψ(x)及权函数 H(x),即使一般的 r.v.列{X_n},均有(1)(?)(2);反之,只有 i.i.d.r.v.列{X_n},才有(2)(?)(1)。本文指出,强平稳λ-mixing 列{X_n},亦具有同样的结论,并改进了条件,从而丰富了完全收敛性研究中的一些成果。     

关于U-统计量最大值完全收敛的进一步讨论

本文讨论了Ｕ－统计量最大值完全收敛的充分条件，拓宽了周元■及拙文［１］中核函数的范围，降低了矩的阶数，更确切合理地阐明了Ｕ－统计量最大值与熟知的独立和最大值的完全收敛之间的内在系与区别。     

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.     

不同分布的NA列的加权和的强收敛速度

本文得到了不同分布的NA列的加权和的完全收敛性，在权序列{ank，1≤k≤n，n∈N}满足不同条件的情况下，讨论了使得加权和完全收敛的关于X的矩的阶数，尤其是在一定的条件下，得到了只要求X很低的阶数的矩。得到了令人满意的结果．     

关于独立和子序列完全收敛性的两个问题

§1 引言及若干引理自从许宝禄和 Robbins 1947年引入完全收敛性的概念以来,这个方向上的问题已被用不同的方式加以研究。Asmussen 和 Katz 于1980年首先讨论了 iid 随机变量部分和的子序列的完全收敛性。随后 Gut 于1985年推进了[2]中的结果,并简化了[2]中的证明,获得了关于一阶矩存在同某类子序列完全收敛的等价性条件.本文意在[3]的基础上,对问题作进一步的深入讨论,并在更广的范围内探讨有关的等价性条件。若非特殊说明,本文总假定{X_i,i≥1}是 iid 的随机变量序列,S_n=sum from (?)=1 to n X_(?),n≥1.C     

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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.     

可交换随机变量序列的完全收敛性

本文探讨了可交换随机变量的完全收敛性问题，从充性和必要性两方面都作了研究，并把ｉ．ｉ．ｄ．情形下的部分结果作了为特例推出。     

B值随机元阵列的矩完全收敛性

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值行独立的随机元阵列的矩完全收敛性的一些充分条件.同时研究了p型Banach空间中行独立的随机元阵列的矩完全收敛性.     

行为ρ*混合阵列加权和的矩完全收敛性

研究行为ρ*混合阵列加权和的矩完全收敛性,完善了Ahmed et al.[Statist.Probab.Lett.,2002,58:185-194],Peligrad et al.[J.Theoret.Probab.,1999,12:87-104]以及Baeket al.[J.Korean Stat.Soc.,2008,37:73-80]的结果.同时,给出一个应用,得到基于ρ*混合序列的平滑移动过程的矩完全收敛性,扩充了Kim et al.[Statist.Probab.Lett.,2008,78:839-846]的结果.     

关于ρ-混合序列的完全收敛性

本文考虑了ρ-混合序列的完全收敛性问题,得到的结果改进了 Peligrad(1985)和苏淳(1988)相应的结论,并完满地解决了苏淳(1988)提出的问题.     

NA序列部分和的完全性收敛性

本文讨论了非平稳ＮＡ随机变量序列部分和的完全收敛性,获得了一般形式的完全收敛速度与矩条件之间的等价关系,其结果与独立情形一致,从而证实了ＮＡ序列与独立序列有着极为类似的完全收敛性。