可数状态密度相依生灭过程的大偏差

本文主要考察可数状态密度相依生灭过程Xn且令ⅡN为[0,∞]上XN/N的唯一平稳分布。通常这种分布弱收敛到一个退化分布(N→∞)；通过研究其大偏差得到这些概率的指数衰减率．     

自正则化大偏差的一个注记

设$X_1,X_2,\cdots$为一列独立同分布的随机变量序列\bd 邵(1997)在没有任何矩条件下建立了自正则化大偏差定理, 但其上界的证明相当复杂\bd 为此, 本文给出了一个简洁的证明     

可数状态空间的马氏过程的小参数大偏差估计

设Ｘ＝｛Ｘｔ；ｔ≥０｝是取值于可列状态空间的马氏过程．本文讨论了Ｘε＝｛Ｘεｔ；ｔ∈［０，１］当Ｏ时的大偏差性质，其速率函数由马氏过程的跳跃次数所决定．     

广义高斯场的线性大偏差

本文考虑广义高斯场的线性大偏差．对平稳遍历广义高斯场，如果谱测度满足一定条件，则大偏差原理成立，并给出了速率函数的表达式．     

m0相依误差下非线性回归模型LS估计的大偏差

该文获得了m0相依误差下非线性回归模型LS估计的大偏差，推广了Sieders和Dzhaparidze在独立误差下的相应结果     

Large deviations for sums of independent random variables with dominatedly varying tails

In this paper the large deviation results for partial and random sums Sn-ESn=n∑i=1Xi-n∑i=1EXi,n≥1;S(t)-ES(t)=N(t)∑i=1Xi-E(N(t)∑i=1Xi),t≥0are proved, where {N(t); t≥ 0} is a counting process of non-negative integer-valued random variables, and {Xn; n ≥ 1} are a sequence of independent non-negative random variables independent of {N(t); t ≥ 0}. These results extend and improve some known conclusions.     

Jacobi过程统计量的中偏差

考虑超稳定情形下Jacobi过程漂移项参数极大似然估计的中偏差原理,得到了其精确的速率函数.而且得到平方Bessel过程漂移项参数极大似然估计与基于Jacobi过程轨道构造的极大似然估计量满足不相同的中偏差原理.     

一个复合风险模型的引入及其大偏差估计的建立

本文研究了关于独立随机和精大偏差的估计问题,改进了文献[4,7]的结果。首先我们引入了一个比过去工作更现实复合更新风险模型,然后在该模型下建立了与文献中完全相同的精大偏差结果。     

随机发展方程小扰动的容度大偏差原理

本文证明了随机发展方程小扰动的容度大偏差原理，所获结果改进和加强已知的结果     

-混合随机变量的泛函型Erds-Rényi大数定律

本文证明了■－混合随机变量的Ｅｒｄｏｓ－Ｒｅｎｙｉ大数定律特别地，以概率１，Ｗ(Ｎ，ｎ)＝的极限点集是相对紧的并与函数空间的大偏差速率函数相联系，其中 是取值于 Ｂａｎａｃｈ空间的■－混合随机变量， ｈ（Ｎ）＝［ｃｌｏｇＮ］．