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设{Xn,n≥1)是(p)混合序列.利用随机变量的板尾方法和(p)混合序列的三级数定理这一工具研究了(p)混合序列的性质.得到了矩条件下(p)混合序列的一类强极限定理和强大数定律.并给出了一些简单应用.推广了若干经典的强大数定律. 相似文献
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设{Xn,n≥1}是同分布随机变量序列,{αnk,n≥1,1≤k≤n}是满足某种条件的常数序列.本文在ψ-混合,ρ-混合,ρ~-混合条件下讨论了加权和∑kn=1ankXk的Kolmogorov强大数定律. 相似文献
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设{Xn;n≥1}为φ混合随机变量序列,利用φ混合序列的强收敛性及三级数定理,在适当的矩条件下,得到了不同分布φ混合序列加权和的强大数定律的一般结果. 相似文献
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设Ｘｎ（ｎ≥０）是在可数集Ｅｎ中取值的随机变量，Ａｎ（ｘ０，…，ｘｎ－１）是定义在Ｅ０×…×Ｅｎ－１上的正值函数，｛φｎ（ｘ），ｎ≥１｝是（－∞，＋∞）上的正值连续偶函数序列，且当｜ｘ｜增加时，φｎ（ｘ）／｜ｘ｜↑，φｎ（ｘ）／ｘ２↓．本文给出了ａ．ｅ．收敛的一个充分条件．所得结果是一类经典强大数定律的推广．证明中发展了第一作者所提出的研究离散随机变量序列强极限定理的分析方法． 相似文献
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关于~*-mixing随机变量序列的强大数定律 总被引：1，自引：0，他引：1
利用任意随机变量序列的强大数定律讨论 * -mixing随机变量序列的强大数定律 ,得到了该序列的一个强极限定理 ,推广了经典的 * mixing随机变量序列的强大数定律 .同时讨论了 m相依序列和独立随机变量序列的强大数定律 . 相似文献
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本文旨在给出概率论中的一个加强的强大数定律 ,并采用“子序列方法”予以证明 .一般地说 ,子序列方法旨在将一个子序列证明 (相对地说比较容易 )的结果扩张到整个序列上去 .定理 设 { Xn,n≥ 1 }为一随机变量序列 ,令Sn =∑nj=1Xj (1 ) 若诸 Xj不相关 ,且满足σ2 (Xn) =O(nθ) (θ≥ 0 ) (2 ) 则对任意满足α >3 2θ4(3 ) 的正数 α,有Sn -E(Sn)nα → 0 (n→∞ ) . a.e. (4) 证明 不失一般性 ,我们可以假设对每个 j,E(Xj) =0 ,则有E(S2n) =∑nj=1E(X2j) (5 ) 注意到 (2 )式有E(S2n)≤ O(n1 θ) . (6) … 相似文献
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本文研究了(～ρ)混合序列的大数定律和完全收敛性.利用Bryc W.和Smolenski W.不等式,获得了与独立情形一样的大数定律和完全收敛定理. 相似文献
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本文研究了混合序列部分和的若干收敛性质.利用Serfling不等式推广情形,证明了一类随机变量序列部分和的一个收敛性结果,获得了混合序列部分和的收敛性,并进一步得到了混合序列加权和的强收敛性和完全收敛性,推广并改进了文[2]中有关结果. 相似文献
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