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Hill统计量的渐近正态性 总被引:1,自引:0,他引:1
的正整数。此后,统计量γ_n的渐近性质被广泛地加以研究。Mason证明了γ_n是弱相容的,同时指出:如果k_n=[n~β],0<β<1,那末γ_n也是γ的强相容估计。[3]和[4]讨论了γ_n的渐近正态性;作为正则变化函数性质的一个应用,[5]中对此亦有讨论。本文将在d.f.F连续这一假定下,揭露γ_n的分布与一个条件iid的rv阵列行和的 相似文献
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This paper proves the strong consistence and the central limit theorems for empirical right tail deviations. 相似文献
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§1.引言 设{X_n,n≥1}是iidry序列,具有共同的非退化dfF.对每n≥1,以X_(n,1)≤…≤X_(n,n)。记X_1,……,X_n的次序统计量.如果整数k_n和l_n满足1≤k_n相似文献
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<正> 设■是m维随机向量族。对每n,j,以X_(nl)~(j)≤…≤X_(nk_n)~(j)记X_(nl)~(j),…X_(nl)~(j)的次序统计量,设l≤r-n~(j)≤k_n,并简记■,称■的秩化列。文献[1]中我们对一秩秩人列的极限分布进行了讨论,现在讨论变秩,即{r_n}满足时秩化列的极限分布问题.§1是准备工作,其中包括[2]关于一维结果的一点改进.§2讨论m维秩化列的极限分布.§3对二维情况得到了更完善的结果.最后,在§4中把我们在§2,§3中得到的结论用于多维次序统计量,推进了Siddiqui、Weiss等人的工作. 相似文献
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U-统计量的几乎处处中心极限定理 总被引:3,自引:0,他引:3
本文得到了U-统计量的几乎处处中心极限定理(ASCLT).在EX1=0,EX21=1下,Berkes等[7]在一定条件下获得了i.i.d.随机变量序列部分和的函数型ASCLT,本文在同样的条件下取得了类似的结果. 相似文献
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本文讨论一般适随机变量阵列行和的稳定收敛问题,其结果一般化了 Gne-denko 和 Kormogorov 关于独立随机变量阵列弱收敛的有关定理. 相似文献