关于随机选择的一个强极限定理

本文利用似然比和区间剖分法研究相依Ｎ值随机变量序列选择的极限性质,得到关于赌博方法的一个强极限定理的若干推广。     

关于两两NQD随机序列的一个极限定理

设为两两NQD随机序列, 且, 是一列严格单调递增的凸序列. 本文将 Feller (1946)关于独立同分布期望不存在随机序列的极限定理推广到两两NQD随机 序列的情形.     

关于图值随机元序列的强极限定理

本文研究在局部连通图中取值的随机元的r-阶均值集、r-阶广义样本均值集的基本性质及其极限性质.利用关于随机元的分离引理以及随机游动的常返性,得到了关于图值随机元序列广义强大数定理.推广了已有的结果.     

随机环境中分枝随机游动的极限定理

假定环境平稳遍历, 考虑随机环境中的分枝随机游动. 在此模型中, 粒子以上临界的Galton-Watson 过程分枝产生后代, 而以一维紧邻随机环境中的随机游动进行运动. 令~$Z_{n}(B)$ 表示时间~$n$ 落于~$B$ 中的粒子数, 其中~$B$ 为~$\mathbb{R}$ 中任一子集. 得到了计数测度~$Z_{n}(\cdot)$ 经过适当的规范化之后, 在~``annealed" 情形下的中心极限定理.     

平稳随机过程随机和的中心极限定理

<正> §1 引言相互独立随机变量随机和的极限定理(如 A.Rényi,S.Guia(?)u)和相依随机变量的极限定理(如)是古典极限定理发展的两个重要方面.近年来也有人进一步考虑了相依随机变量随机和的极限定理(如 P.Rao).本文给出了弱相依强平稳随机过程{x_n,-∞相似文献   

独立随机变数及极限定理

§1.引言在工厂生产中,經常会遇到下列问題:如何估計一台机器(或一个车间等)生产的某一种产品的质量指标(例如棉紗的强力,螺丝釘的口径等)? 这种問題的解决,对生产是有重要意义的,例如对于某一道工序进行了技术革新,我們就必须了解革新后质量和指标提高的情况;或者是比較用两种不同生产方法生产同一种产品的效果是否相同;某一天生产出来的某种产品是否合格等等問題的解决,都和我们前面提出的問題有密切的关系。这种問题的解决不仅是工厂生产所需要的,在其他生产和建设方面也有用。根据实践經驗知道,一台机器所生产的产品的指标一般来說是稳定的,也就是說产品指标变化不大,但是并不都是完全一样的,而是经常有些出入,并且这些出入有时偏高或偏低,也有大有小,驟然看来,很不規則。經过人們长期統計的实践,发現在一定条件下一     

随机环境中分枝随机游动的极限定理

在随机环境中分枝随机游动模型中,粒子的繁衍机制是随机环境中分枝过程,各代粒子在直线上的位置由依赖随机环境的点过程给定,讨论了各代点过程的Laplace变换由其条件期望规范化后的极限性质.     

关于m-值随机序列广义随机选择的一个强极限定理

§ 1.　Introduction　　ConsiderasequenceofBernoullitrials ,andsupposethatateachtrialthebettorhasthefreechoiceofwhetherornottobet.Asystemconsistsinfixedrulesselectingthosetrialsonwhichtheplayeristobet.ThetheoremongamblingsystemassertsthatunderanysystemthesuccessivebetsformasequenceofBernoullitrialwithunchangedprobabilityforsuccess.TheimportanceofthisstatementwasfirstrecognizedbyvonMises,whointroducedtheimpossibili tyofasuccessfulgamblingsystemasafundamentalaxiom(cf.[1 ],[2 ],[3],[4]) .Thecon …     

随机波动模型最大值的极限定理

考虑一类经典的随机波动模型,其波动性由平稳的对数高斯随机序列进行刻画.假设该高斯随机序列相关系数函数rn满足lim_n→∞rnln_n=r∈[0,∞],利用点过程的相关方法,证明了几个关于该随机波动模型最大值及次序统计量的极限定理,推广了文献中存在的一些经典结论.     

随机Volterra方程的中心极限定理

在本文中,我们研究一类随机Volterra方程,它包含了分数布朗运动驱动的随机微分方程等模型.我们利用It? (1979)建立的一个极大不等式,在连续函数空间中关于一致收敛拓扑,建立了中心极限定理.     

广义Bethe树上关于随机选择系统的一类极限定理

本文将随机选择系统的概念在广义 Bethe 树上进行了推广,同时研究了广义Bethe树上选择子序列的状态序偶出现频率的一类极限定理,它是 Bernoulli序列无规则性概念的进一步推广.     

关于图值随机元序列的若干强极限定理

设{ξ_i}_(i=1)~∞是一列独立同分布在图Γ=(V(Γ),E(Γ))上取值的随机元,{a_i}_(i=1)~∞是一列固定的正整数.文章给出图值随机元序列的r-阶权函数、r-阶均值集与r-阶中心序等概念,将随机元序列的Fréchet样本均值的概念推广到更一般的情形,并且讨论了其基本性质,获得了关于图值随机元序列的广义强大数定理.     

关于极限的一个定理

本文叙述一个关于求极限的定理,它包含了Stolz定理与Cauchy定理,可用以处理許多未定式的极限問題。 設f(x),φ(x)是定义在区間(a,+∽)上的函数,其中φ(x)在区間(b,+∽)上单調增加,且当x→+∽时φ(x)→+∽,那末(如果等式右端存在有限的或无限的极限) 先証明等式(1)右端具有有限极限的情形。假設这个极限是A。那末当任意給定ε>0后,必可找到数x_1,使x≥x_1时有     

关于布朗运动停止过程的转移密度的某些极限定理

设B=(B_t)_(t≥0)是d(≥3)维Brownian运动,它是标准的,且相空间是(R~d,(?)~d)。R~d是d维欧氏空间,(?)~d是R~d中的Borel可测集全体。对每一个x∈R~d,P是开始于x的概率分布,约定以P表示P~o。 B的转移密度为     

随机截断模型下的中心极限定理

在流行病学,生物统计学和天文学中常遇到随机截断数据.在随机截断下,人们关心的随机变量X被另一个随机变量y干扰.只有当X≥y时,才能观测到X和Y.在这个模型下,人们需要用截断数据估计X的分布函数F.本文证明,F的非参数最大似然估计Fn在下述意义下服从中心极限定理.对任何可测函数g(x),√n∫f9(x)[dFn(x)-dF(x)]依分布收敛到均值为零方差为σ2的正态分布.从这个结果可以得出F的各种矩,特征函数等估计的渐近正态性.作为推论,还可以得到Fn在整个直线上的依分布收敛.我们的结果不要求X和Y的分布函数连续,得到的方差公式是简明的.     

随机函数的几乎处处中心极限定理

设{X_n,n≥1}是独立同分布随机变量序列,EX_1=0,EX_1~2=1．设S_n=∑_i~n=1 X_i,T_N=T_N(X_1,…,X_n)是随机函数且T_N=AS_N+R_n．我们证明若supE|R_n|＜∞,R_n=o n~(1/2)a．s．或R_n=O(n~(1／2-2γ))a．s．(0＜γ＜1／8),则对随机函数T_n几乎处处中心极限定理(简记为ASCLT)和函数型几乎处处中心极限定理(简记为FASCLT)成立．由此作为推论,可得对U统计量、Von-Mises统计量、线性过程、移动平均过程、线性模型中误差方差估计、功率和、连续分布函数的乘积极限估计和分位点函数的乘积极限估计等均成立着ASCLT和FASCLT．     

可交换随机变量序列的随机极限定理

本文讨论了可交换随机变量序列{X_n:n≥1}的极限定理,得到了可交换随机变量序列的随机强大数律及加权和定理,并推广了文[4]中的结果.     

任意随机组列的强极限定理

本文研究了任意随机组列的极限性质.利用构造鞅的方法得到了任意随机组列的强极限定理,所得结果摊广了任意随机适应序列和树上非齐次马氏链的强极限定理.     

关于Ito随机积分样本函数的某些性质及其极限定理

<正> 若为Brown运动过程,即运实值正态随机过程且满足,其中表示括号中随机变量的数学期望.Levy 及 Cam-eron 和 Martin 独立地得到了下列极限定理     

关于任意随机适应序列部分和的一类局部极限定理

研究任意随机适应序列部分和的一类局部极限定理,推广了最近发表的几个结果．