NA序列加权和完全收敛性的一个注记

本文把Stout[7]的一个关于独立同分布随机变量序列加权和的完全收敛性的结果推广到NA随机变量序列加权和情形,本质上改善了原有结果的矩条件.本文的证明方法和原有文献的证明方法类似,但在某些关键步骤上稍有改进,从而可充分利用权所提供的信息,达到改善矩条件的目的.     

END序列加权和的完全收敛性

该文把Sung~([1])的一个关于同分布NA随机变量序列加权和最大值完全收敛性结果部分推广到了END随机变量序列情形.由于已有文献所用的工具是部分和最大值指数型不等式或部分和最大值Rosenthal型矩不等式,而对于END而言相应的不等式是否成立至今未知,因此原有的证明方法已失效.该文将应用END随机变量序列部分和的Rosenthal型矩不等式,结合三段截尾法,获得了理想的结果.该文的证明方法不同于已有的结果.     

φ-混合序列加权和的完全收敛性

该文把Chen和Sung (文献[1])的一个关于同分布NA随机变量序列加权和最大值完全收敛性结果推广到了φ-混合随机变量序列情形.由于已有文献所用的工具本质上是部分和最大值指数型概率不等式,而对于φ-混合随机变量序列而言,没有那么好的指数型不等式,因此原有的证明方法已失效.该文将应用φ-混合随机变量序列部分和最大值的2-阶Marcinkiewicz-Zygmund矩不等式,结合再截尾方法,获得了理想的结果.该文的证明方法不同于已有结果的证明方法.     

NOD序列Sung型加权和的完全收敛性

该文把Sung~([1])的一个关于同分布的p~*-混合随机变量序列加权和的完全收敛性结果推广到了NOD随机变量序列加权和情形.由于Sung~([1])的结果的证明工具是最大值Rosenthal型矩不等式,而对于NOD而言最大值Rosenthal型矩不等式是否成立至今未知,因此该文的证明方法不同于已有的结果.     

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.     

■混合随机变量序列加权和的矩完全收敛性

本文研究了■混合随机变量序列加权和的矩完全收敛性,利用φ混合随机变量序列的Rosenthal型不等式,得到了■混合随机变量序列加权和的矩完全收敛性定理,这些结果推广和改进了已有的结果.     

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.     

φ混合随机变量加权和的完全收敛性

本文研究了不同分布φ混合随机变量加权和的完全收敛性问题.利用随机变量截尾和矩不等式方法,获得了φ混合随机变量加权和的完全收敛性和强大数定律的结果,所获得结果推广和改进了有关独立同分布随机变量序列的相应结果.     

φ混合随机变量加权和的完全收敛性(英文)

本文研究了不同分布φ混合随机变量加权和的完全收敛性问题.利用随机变量截尾和矩不等式方法,获得了φ混合随机变量加权和的完全收敛性和强大数定律的结果,所获得结果推广和改进了有关独立同分布随机变量序列的相应结果.     

混合随机变量序列加权和的矩完全收敛性

该文研究了混合随机变量序列加权和的矩完全收敛性.利用混合随机变量的Rosenthal型最大值不等式,得到了混合随机变量序列加权和的矩完全收敛性定理,这些结果推广和改进了已知的一些文献中相应结论.     

锁定固定治疗老年肱骨髁间骨折31例分析

利用截尾的方法和负相关(ND)随机变量的矩不等式,研究ND随机变量序列加权和的完全收敛性,结果,我们把独立同分布随机变量序列的完全收敛性定理推广到了ND序列情形下成立.     

ND随机变量序列加权和的完全收敛性(英文)

利用截尾的方法和负相关(ND)随机变量的矩不等式,研究ND随机变量序列加权和的完全收敛性,结果,我们把独立同分布随机变量序列的完全收敛性定理推广到了ND序列情形下成立.     

NA序列部分和的矩完全收敛性

讨论了NA序列部分和的矩完全收敛性,在一定条件下获得了NA序列矩完全收敛的充要条件,显示了矩完全收敛和矩条件之间的关系,将独立同分布随机变量序列矩完全收敛的结果推广到NA序列,得到了与独立随机变量序列情形类似的结果.     

矩条件下的任意随机变量序列的一类强极限定理

本文利用随机变量的截尾方法和条件三级数定理,研究了任意随机变量序列在矩条件下的一类强极限定理,改进了与此相应的一些结果的条件.     

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.     

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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.     

?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.     

END随机变量序列Sung型加权和的矩完全收敛性

该文利用END随机变量序列部分和的Menshov-Rademacher型不等式,得到了同分布END随机变量序列的Sung型加权和的矩完全收敛性定理,推广和改进了已知的相应的一些结果.     

?混合序列加权和的强极限收敛定理

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.     

φ混合序列加权和的强大数定律

设{X_n;n≥1}为φ混合随机变量序列,利用φ混合序列的强收敛性及三级数定理,在适当的矩条件下,得到了不同分布φ混合序列加权和的强大数定律的一般结果.