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次线性期望下的一般中心极限定理
引用本文:兰玉婷,张宁.次线性期望下的一般中心极限定理[J].数学学报,2019,62(4):591-604.
作者姓名:兰玉婷  张宁
作者单位:1. 上海财经大学统计与管理学院 上海 200433; 2. 山东大学数学学院 济南 250100
基金项目:国家自然科学基金资助项目(11601280);上海财经大学中央高校基本科研业务费专项资金(2017110072)
摘    要:受Peng-中心极限定理的启发,本文主要应用G-正态分布的概念,放宽Peng-中心极限定理的条件,在次线性期望下得到形式更为一般的中心极限定理.首先,将均值条件EXn]=εXn]=0放宽为|EXn]|+|εXn]|=O(1/n);其次,应用随机变量截断的方法,放宽随机变量的2阶矩与2+δ阶矩条件;最后,将该定理的Peng-独立性条件进行放宽,得到卷积独立随机变量的中心极限定理.

关 键 词:中心极限定理  卷积独立随机变量  G-正态分布  独立随机变量  次线性期望

General Central Limit Theorems Under Sublinear Expectations
Yu Ting LAN,Ning ZHANG.General Central Limit Theorems Under Sublinear Expectations[J].Acta Mathematica Sinica,2019,62(4):591-604.
Authors:Yu Ting LAN  Ning ZHANG
Institution:1. School of Statistics and Management, Shanghai University of Finance and Economics, Shanghai 200433, P. R. China; 2. School of Mathematics, Shandong University, Jinan 250100, P. R. China
Abstract:Inspired by the central limit theorem established by Peng, we investigate the generalized central limit theorem under sublinear expectations based on three weaker conditions with the notion of G-normal distribution. Initially, the condition EXn]=EXn]=0 is replaced by|EXn]|+|EXn]|=O(1/n). Furthermore, the original 2-nd and (2+δ)-th moments conditions are weakened through the truncation of random variables. Finally, we develop the theorem for convolutionary random variables, which can be seen as a generalization of Peng-independence.
Keywords:central limit theorems  convolutionary random variables  G-normal distribution  independent random variables  sublinear expectations  
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