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设{X_i}_(i=1)~∞是标准化非平稳高斯序列,N_n为X_1,X_2,…,X_n依次对水平μ_(n1),μ_(n2),…,μ_(nn)的超过数形成的点过程.记Υ_(ij)=X_iX_j,S_n=■X_i.当Υ_(ij)满足一定条件时,证明了N_n依分布收敛到Poisson过程,且N_n与S_n渐近独立. 相似文献
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{X_n,n≥1}为存在样本缺失的标准化平稳正态序列,相关系数r_n=EX_1X_(1+n).(?)_n与(?)_n分别为观测到与未观测到的子样形成的超过数点过程.令N_n=(?)_n+(?)_n.本文研究r_nln→ρ∈[0,∞)时超过数点过程N_n,(?)_n与(?)_n的弱收敛性及顺序统计量的联合渐近分布. 相似文献
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基于Matlab的Poisson分布随机数的Monte carlo模拟 总被引:1,自引:0,他引:1
给出了三种随机模拟:Poisson分布随机数的方法,用Matlab7.0软件实现了对Poisson分布随机数的随机模拟,并用随机模拟的方法解决了商品销售、母鸡下蛋等实际应用问题. 相似文献
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当极值指标小于0时,本文给出了分布函数F(x)的尾端点估计量,证明了该估计量的强相合性和弱相合性;在二阶正规变化条件下,通过限制正规变化函数的收敛速度,给出了强收敛速度,证明了渐近正态性,进而可以构造F(x)的尾端点的渐近置信区间. 相似文献
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Pickands型估计的推广 总被引:12,自引:0,他引:12
本文把Pickands型估计推广到更一般情形,证明了它的相合性,强收敛速度. 相似文献
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设Xn, n≥1是独立同分布正的随机变量序列, E(X1)=u >0, Var(X1)=σ2, E|X1|3<∞, 记Sn==∑Nk=1Xk, 变异系数γ=σ/u.g是满足一定条件的无界可测函数, 证明了
limN→∞1/logN∑Nn=11/n g((∏nk=1Sk/n!un )1/γ√n )=∫∞0g(x)dF(x),a.s.,
其中 F(•) 是随机变量e√2ξ 的分布函数, ξ 是服从标准正态分布的随机变量. 相似文献