随机变量序列两种收敛性的一个注记

随机变量序列的依概率收敛必有依分布收敛,反之未必成立.若极限随机变量服从退化分布,则两种收敛等价.自然地,若这两种收敛等价,是否有极限随机变量服从退化分布?给予该问题肯定的回答.     

关于马尔可夫更新测度的一个局部等价式

考虑了逗留时间服从一类次指数分布的马尔可夫更新过程,延伸了文[3]的结果,得到了马尔可夫更新测度的一个局部等价式.     

一类非标准随机游动及其在风险理论中的应用

考虑一类非标准的随机游动Sn=X1 … Xn,其中Xi(i≥1)为一列独立的随机变量序列,X1的分布函数为G,Xi(i≥2)具有共同的分布函数F.本文主要研究了F与G属于S(γ)族时,非标准随机游动的尾等价式和局部等价式,并给出在风险理论中的一些应用.     

两种独立性定义的等价性

随机变量独立性的定义,一般由随机变量的分布函数来刻画.但在实际应用中,却通常使用其等价条件来判断随机变量是否独立.本文分别针对连续型和离散型两类随机变量,论证了这两种独立性概念之间的等价性.     

连续随机变量的随机独立性与回归独立性

回归独立性是指给定随机变量 X时 ,随机变量 Y的条件期望 E( Y|X)不依赖于 X.前人讨论了离散型随机变量回归独立性与随机独立性的关系 ,得到了二者等价的充分必要条件 .对连续型随机变量的情形加以讨论 ,获到了二者等价的几个充分必要条件 ,并说明在统计分析中的应用 .     

判定二维随机变量服从正态分布的一个充分条件

探讨了二维随机变量服从正态分布的一个充分条件.在两个不相关的随机变量的任意正整数线性组合都是正态随机变量的条件下,利用矩生成函数证明了它们分别服从正态分布,且联合分布也是二维正态分布.     

NA随机变量序列的Egorov型强大数律的等价条件

本文研究了NA随机变量的Egorov型强大数律.利用NA随机变量的概率不等式,得到了NA随机变量序列的Egorov型强大数律的一些等价条件,所获结果推广和改进了在独立随机变量序列的Egorov的结果和在NA随机变量序列已有的一些结果.     

AANA随机变量序列的完全矩收敛和积分收敛的等价条件

利用AANA随机变量的Rosenthal型矩不等式,得到了AANA随机变量序列的完全矩收敛和积分收敛的等价条件.这些结果完善了已有的结果.     

随机误差的分布机理

研究随机变量误差的分布函数,通过数理变形、推导证明此随机变量精确服从正态分布.     

独立随机变量的完全收敛性

本文借助于独立随机变量和a.s.收敛与依概率收敛等价性质,将Katz和Baum有关独立同分布随机变量和完全收敛性的许多结果推广到独立不同分布情形。由此还得到独立不同分布随机变量随机下标和的完全收敛性。     

随机线性不等式组的确定性等价式

在大量的决策问题中，经常会出现含有随机变量的不等式或不等式组。把这类含有随机变理的模型转化成确定性的模型是解决问题的重要途径。它们在随机控制和不完全信息群体决策随机决策问题中起着重要的作用。因此，如何将随机不等林或随机不等式组转化为相应的确定性等价式的问题受到人们的关注。本文对含有确定分布的随机变量的线性不等式组，就其相应的概率表达式作出分类，并根据其左端系数矩阵和右端向量含有随机因素的情形分别进行讨论，系统地导出了它们相应的确定性等价式。     

封闭型保单组未来损失现值向量的联合分布及渐近分布

本文针对封闭型保单组,利用历年死亡人数随机向量D,将保单组的未来给付现值随机变量和未来损失现值随机变量表达为某个满秩矩阵和D的乘积,根据D服从多项分布的性质,得到未来损失现值随机向量渐近服从多元正态分布的结果,为分析责任准备金提供了一个新的框架.     

整值随机变量序列发生次数与条件概率和的等价性

在没有独立性、平稳性和相依性假设的条件下,利用分析方法讨论了整值随机变量序列取某个数值的次数与随机变量序列取该数值的条件概率和的等价性问题,建立并证明了若干强极限定理.     

关于概率空间与次线性期望空间中的随机变量一致可积性的一个注记（英文）

在这篇注记中我们讨论随机变量的一致可积性.在概率空间中,我们引进了随机变量一致可积性的两个新的定义,并证明了他们与经典定义等价.在次线性期望空间中,我们给出了随机变量一致可积性的德拉瓦利普桑准则,并作了一些其它讨论.     

L族END的多元部分和的精确大偏差下界

从保险的实际出发,研究服从长尾分布族(L族)上的多元风险模型中随机变量序列的部分和的精确大偏差,其中假设随机变量序列是一列延拓负相依(END)的、同分布的随机变量序列,利用基于求L族的精确大偏差的方法得到了随机变量部分和的渐近下界.     

一类随机加权和的渐近性及其应用

本文考虑随机加权和及其最大值尾概率的渐近性,其中增量{X_i,i≥1}为一列独立同分布的实值随机变量,权重{θ_i,i≥1}为另一列非负的随机变量,并且两列随机变量满足某种相依结构.在增量的共同分布F属于控制变换分布族的条件下,我们得到了随机加权和及其最大值尾概率的弱渐近等价估计.特别地,当F属于一致变换分布族时,得到了渐近等价估计.最后,我们将该结果应用于破产概率的渐近估计.     

行为NA随机变量阵列加权和完全收敛性的等价条件

本文利用Chen等~([14])所获得的随机变量阵列加权和完全收敛的充分条件,建立了随机变量阵列加权和完全收敛的等价条件,推广了Liang~([11])的结果.同时我们采用和Liang不同的证明方法,极大地简化了证明过程,并在此基础上拓展了Gut~([13])关于独立随机变量Cesaro和的完全收敛性结论.     

上尾渐近独立随机变量和的大偏差的渐近下界(英文)

本文研究了多元风险模型中服从长尾分布的带上尾渐近独立的随机变量和的大偏差渐近下界.利用大偏差的经典求法,得到了随机变量的非随机和和随机和的大偏差表达式,推广了独立同分布情形下的相关结论.     

一类Poisson分布的数学模型

详细地建立了一种服从Poisson分布的随机变量的数学模型,并作了推广.     

非对称损失函数下Burr Ⅻ型分布可靠性指标的Bayes估计

本文研究了R=P(Y＜X)在两种非对称损失函数下的Bayes估计问题,其中随机变量X和Y相互独立且服从不同的Burr XII型分布.利用Lindley近似方法,获得了Bayes估计的显式近似表达式,通过随机模拟比较了不同损失函数下的Bayes估计的性质.