NA样本的递归密度估计

设$\{X_n,n\geq 1\}$是一个严平稳的负相协的随机变量序列, 其概率密度函数为$f(x)$.本文讨论了$f(x)$的递归核估计量的联合渐近正态性.     

B值鞅不等式与Banach空间几何性质的刻划

本文建立了Ｂ值鞅的极大函数ｆ，平削函数ｆｐ＾＃，ｆｐ＾＃的凸Φ－不等式，反过来用这些不等式刻划了Ｂａｎａｃｈ空间的凸性和光滑性，同时给出了超自反空间以及与Ｈｉｌｂｅｒｔ空间同构的Ｂａｎａｃｈ空间的特征。本文的结论推广了一些熟知的重要结果。     

特殊半鞅的一个局部性质

本文讨论特殊半鞅的一个局部性质,将局部（平方可积）鞅的结果推广到了一类特殊半鞅的情形。     

I.I.D.随机变量两两乘积之和的Hsu-Robbins型定理(II)

在本部分中,采用由Levy函数(4.1)所确定的值b     

I.I.D.随机变量两两乘积之和的Hsu-Robbins型定理(Ⅰ)

设随机变量Ｘ１,Ｘ２,…ｉｉｄ;称Ｕｎ＝１≤ｉ＜ｊ≤ｎＸｉＸｊ,为两两乘积之和,本文意在给出 Ｕｎ／ｎ~２→０即文中（０．３）式成立的充分必要条件．我们在这部分工作中虽未能彻底解决这个问题,但却揭示出这类条件与Ｓｎ／ｎ→０（Ｓｎ＝ｎｉ＝１Ｘｉ）之条件间的本质上的不同之处,就是说,这是一类不能完全用Ｘ１的矩来刻划的条件,它们要更为深层次地依赖于Ｘ１的尾分布性质．     

Convergence rates in the law of logarithm of random elements

1. IntroductionLet {Xu, n 2 1} be a sequence of r.v.IS in the same probability space and put Sa =nZ Xi, n 2 1; L(x) = mad (1, logx).i=1Since the definition of complete convergence is illtroduced by Hsu and Robbins[6], therehave been many authors who devote themselves to the study of the complete convergence forsums of i.i.d. real-valued r.v.'s, and obtain a series of elegys results, see [3,7]. Meanwhile,the convergence rates in the law of logarithm of i.i.d. real-vained r.v.'s have also be…     

CONVERGENCE RATES IN THE LAW OF LARGE NUMBERS FOR B-VALUED RANDOM ELEMENTS

1 Introduction and Main ResultsLet {X.,n > 1} be a sequence of random variables in the same probability space andnput Sn = Z Xj, n 2 1. ln real-valued case1 the rates of convergence to zero of qualltitiesi = 1P(lS.I/n'/' > E) (0 < f < 2) are described by the well-known theorem of Baum and Katz(1965):Theorem BK Let 0 < t < 2,r 2 1, and let {X., n 2 1} be real valued iid r.v.'s, when1 5 t < 2, EXl = 0. ThenIn l985, Bai and Su generalized Theorem BK and obtained the correspondillg resul…     

I.I.D.随机变量两两乘积之和的Hsu-Robbins型定理(Ⅱ)

在本部分中,采用由 Ｌｅｖｙ函数（４．ｌ）所确定的值ｂｎ取代（Ｉ）［１］中的１／ｎ“位点”ａｎ,使得（Ｉ）中定理１中的附加条件（Ａ）得以解除,从而获得了可以称之为Ｈｓｕ－Ｒｏｂｂｉｎｓ型的充分必要条件．作为推论,还给出了两个互为复制的ｉｉｄ随机变量三角阵对应行之和乘积的Ｋｏｌｍｏｇｏｒｏｖ强大数律．     

非同分布随机元和的收敛速度

本文在弱于［１］的矩条件下,对,ｒ＞１讨论了ｐ（１＜ｐ≤２）型空间中非同分布随机元和的收敛速度,同时获得了ｐ型巴拿哈空间的刻划,作为应用,我们给出了随机元随机指标部分和的收敛速度．     

左截断相依数据下非参数回归的局部M 估计

本文对左截断模型, 利用局部多项式的方法构造了非参数回归函数的局部M 估计. 在观察样本为平稳α-混合序列下, 建立了该估计量的强弱相合性以及渐近正态性. 模拟研究显示回归函数的局部M 估计比Nadaraya-Watson 型估计和局部多项式估计更稳健.