行为(ρ)混合阵列加权和的收敛性

本文研究了行为(ρ)混合阵列加权和的收敛性.利用(ρ)混合序列的Rosenthal型最大值不等式,讨论了(ρ)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.     

混合序列部分和的若干收敛性质

本文研究了混合序列部分和的若干收敛性质.利用Serfling不等式推广情形,证明了一类随机变量序列部分和的一个收敛性结果,获得了混合序列部分和的收敛性,并进一步得到了混合序列加权和的强收敛性和完全收敛性,推广并改进了文[2]中有关结果.     

同分布ρ混合序列的矩完全收敛性

获得了同分布ρ混合序列的矩完全收敛性成立的充分必要性条件,推广和改进了已有的结果.     

不同分布ρ--混合随机场的完全收敛性

讨论了不同分布ρ^--混合随机场的部分和的完全收敛性，建立了一个定理，此结果的获得推广了ρ^*-混合随机场和NA序列的相应的结果．     

ρ*-混合序列加权和的完全收敛性

讨论了ρ*-混合序列加权和的完全收敛性,将文[8]中的定理3推广至ρ*-混合序列的情形且加强了文[8]中的定理3的结论.将文[9]中的定理推广至ρ*-混合序列的情形.     

(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.     

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.     

不同分布(φ)混合随机变量序列的强收敛性

本文研究了不同分布(φ)混合随机变量序列的强收敛性质的问题.利用(φ)混合随机变量序列的矩不等式和截尾的方法,获得了(φ)混合随机变量序列完全收敛性和几乎处处收敛性结果,所获得结果不仅推广了Baum和Katz (1965)关于独立同分布随机变量序列的结论,而且改进了Wu和Lin (2004)关于同分布(φ)混合随机变量序列的相关结论.     

h-可积条件下混合随机阵列的Lr收敛性

在h-可积的条件下,利用(ρ)混合、(Ψ)混合序列矩不等式和截尾法,探讨了(ρ)混合、(Ψ)混合阵列行和的Lr收敛性,获得了一些新结果并推广了有关结论.     

B值混合随机场的强大数律

本文讨论了取值于p型空间(1≤p＜2)上的混合随机场的强大数律和完全收敛性问题,获得了与独立同分布情形相类似的结果;改进了张立新(1998)的结果,并对该文中提出的一些问题作了回答.特别对ρ-混合,ρ*-混合实值随机序列部分和的大数定律给出了必要条件.     

B值混合序列的一些收敛性结果

本文获得了B值ρ混合随机元序列的均值收敛性,Kolmogorov强大数定律以及正则和极大值矩的存在性问题,推广和改进了已有的结果.     

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.     

不同分布混合序列的强收敛速度

讨论了(～ρ)混合序列的强收敛性,获得了与独立情形几乎一致的结果,推广了著名的Marcinkiewicz-Zygmund强大数律.     

(～ρ)混合序列的大数定律和完全收敛性

本文研究了(～ρ)混合序列的大数定律和完全收敛性.利用Bryc W.和Smolenski W.不等式,获得了与独立情形一样的大数定律和完全收敛定理.     

ρ-混合序列加权和的完全收敛性

本文讨论了不同分布ρ-混合序列部分和的完全收敛性,建立了一个定理.然后通过此非加权和的完全收敛性定理来研究加权和的完全收敛性定理,从而改进了前人所获得的已有的一些结果.     

不同分布(p)混合序列的完全收敛性

讨论了一类比较广泛的相依随机变量序列(p)混合序列的收敛性质,推广了吴群英等人关于(p)混合序列的完全收敛性的研究,获得了不同分布p混合序列的完全收敛性的结果.     

两两独立序列加权和的L~r收敛性

讨论了两两独立随机变量列加权和在满足r(1≤r<2)阶Ces`aro一致可积条件下的Lr收敛性,获得了与独立情形一致的结果.用相似的方法,对于其它相依或混合序列(如两两NQD列,φ-混合序列,ρ-混合序列)也有相同的结果.     

ρ-混合序列加权和的完全收敛性及其应用

本文研究了ρ-混合序列加权和的一些强极限定理,利用最大值矩不等式,获得了ρ-混合序列加权和的完全收敛性.并将此结果应用于线性回归模型参数的最小二乘估计及非参数回归模型的权函数估计.     

ρ-混合序列的大数定律和完全收敛性

主要研究了ρ-混合序列的大数定律和完全收敛性,获得了与ρ-混合序列情形一样的大数定律和完全收敛性．     

行$\tilde\rho$-混合随机变量阵列加权和的完全收敛性[英文]

本文研究随机变量阵列加权和的完全收敛性问题,我们获得行~ρ-混合随机变量阵列加权和的一个完全收敛性定理. 通过这个定理可以获得一系列结果. 我们所得结果推广 了Baum和Katz(1965), Peligrad和Gut(1999)所得的结果.