极限相对对数似然比与一类强偏差定理

本文引进极限相对对数似然比γ（ω）的概念,并利用它来研究相依离散随机变量序列的极限性质。得到了一类用不等式表示的强极限定理,本文称之为强偏差定理,其偏差界依赖于γ（ω）。     

非负整值随机变量序列的一类强偏差定理

设是在中取值的一列随机变量，其联合分布为是S上的一个分布，该文研究对数似然比与之间的若干极限关系，得到了一类用不等式表示的强极限定理（称之为强偏差定理），其偏差界依赖于样本点．证明中结合区间刻分法，提出了将母函数的工具应用于强极限定理研究的一种途径．     

连续型随机变量序列的一类强偏差定理

设｛犡狀,狀≥１｝是任意相依连续型随机变量序列,｛犅狀,狀≥１｝是实直线上的Ｂｏｒｅｌ集,犐犅狀（狓）是犅狀的示性函数．该文研究｛犐犅狀（犡狀）,狀≥１｝的极限性质,得到一类用不等式表示的强偏差定理,其偏差界依赖于样本点．     

关于任意离散随机序列的一个强偏差定理

引用极限对数似然比的概念作为任意随机序列联合分布与其边缘分布"不相似性"的度量,构造几乎处处收敛的上鞅,讨论了任意离散随机序列的强偏差定理.     

离散随机变量序列的强偏差定理

利用分析方法建立了用不等式表示的用对数似然比刻划的任意相依离散随机变量序列的强偏差定理,作为推论得到了更一般的离散随机变量序列加权和的强大数定律.     

离散随机序列随机和的一类强偏差定理

In this paper, the notion of limit random logarithmic likelihood ratio of stochastic se-quences,as a measure of “dissimilarity“ between their joint distributions and the product of theirmarginals,is introduced. Construct a. s. convergence supermartingale by means of truncation methodand under suitable restrict Chung-Teicher type conditions,some strong deviation theorems for arbi-trary discrete stochastic sequence are obtained.     

随机变量的截尾与任意随机变量序列的强极限定理

利用随机变量的截尾研究任意随机变量序列的性质,建立了一类矩条件下任意随机变量序列的强极限定理.作为推论,得到了可列非齐次马尔可夫过程的一个强极限定理,推广了鞅差序列当1≤p≤2和p≥2时的Chow定理,相应的一些已有结果和若干经典的关于独立随机变量序列的强大数定律是本文的特例。     

一类随机偏差定理与母函数方法

本文利用对数似然比的概念研究非负整数值随机变量序列的极限性质,得到一类随机偏差定理,即用不等式表示的一类强极限定理,其偏差界依赖于样本点．证明中提出了将母函数的工具应用于强极限定理研究的一种途径．     

关于二项分布的强偏差定理

利用分析方法建立了用不等式表示的用渐近平均对数似然比刻划的服从二项分布的随机变量序列的强偏差定理,作为推论得到了服从二项分布的相依随机变量序列的强大数定律.     

对数似然比与离散随机变量序列强极限定理的一种分析方法

本文引进对数似然比作为任意离散随机变量序列相依性的一种度量，并通过限制似然比给出样本空间的某种子集，在这种子集上得到了离散随机变量序列的一类强极限定理，它包含若干经典强大数定律为其特例．在证明中本文提出了证明强极限定理的一种分析方法，其要点是将关于单调函数可微性的定理应用于几乎处处收敛的研究．     

任意随机变量序列关于随机选择的一类强偏差定理

本文通过引进极限相对对数似然比,利用限制似然比给出了样本空间的一个子集,得到了任意实值随机变量序列关于随机选择的一类用不等式表示的强极限定理.并作为推论得到了任意整值随机变量序列的m元序组的强偏差定理.     

关于相依离散随机序列的若干强偏差定理

首次引入随机序列滑动似然比与滑动相对熵概念作为刻画任意相依随机序列的独立逼近的随机性度量,利用B-C引理与分析方法相结合,研究任意离散随机序列部分和滑动平均的强偏差定理.作为推论,得到了关于广义经验分布函数的一个极限定理.最后,给出了若干例子.     

任意B值随机变量序列关于条件期望的一类强极限定理

利用随机变量的截尾方法和条件三级数定理,研究任意B值随机变量序列的极限性质,得到了一类关于条件期望的强极限定理和鞅差序列收敛定理,推广了与此相应的一些结果和若干经典的强大数定律.     

相依二值随机变量序列游程的一类强极限定理

本文利用文献[1]与[2]中提出的方法和思想,研究相依二值随机变量序列游程的极限性质,得到游程平均数的一类强极限定理.     

关于样本熵的一类强偏差定理

设{Xn,n≥1}是在可数集S中取值的一列随机变量,其联合分布为gn(x1,……,xn),pk(xk)是Xk的边缘分布。本文利用关于乘积分布∏^nk=1pk(xk)的相对熵和样本相对熵率的概念建立了关于参考样本熵的一类强偏差定理。     

关于任意随机变量序列泛函的强极限定理

本文在k是固定的正整数，{fn}是R^k 1上的Borel可测函数列时，得到了任意随机变量序列{Xrn≥0}的泛函{fn(Xn-k,…,Xn)}的强极限定理，它是Chung的关于独立随机变量序列的强大数律的推广，作为推论，得到了k重非齐次马尔科夫链的一类强极限定理．     

关于任意随机可积序列的一个强收敛定理

本文研究了可积随机适应序列强收敛定理的问题.利用构造截尾停时以及鞅差序列的方法,获得了一类任意积随机适应序列的强收敛定理,推广了若干已知的结果.     

任意随机变量序列泛函的强极限定理(Ⅱ)

当{Xn，n≥0}是任意随机变量序列，fn(x0，…，xn)(n≥1)是R^n 1上有界Borel可测函数时，利用鞅的理论，建立了泛函序列{fn(X0，…，Xn)，n≥1)的强极限定理，作为推论，得出了关于任意随机变量序列到达某些Borel可测集的频率与条件概率之间的关系．     

任意随机多元函数序列的一类强偏差定理

本文通过概率空间上的任意测度与另一任意测度相比较,研究了任意随机多元函数序列普遍成立的一类强偏差定理.利用网微分法与分析运算法,获得了若干任意信源的Shannon-Mcmillan随机逼近定理,并将已有的关于随机多地函数序列及离散信源的结果加以推广.