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1.
利用与概率空间不同的研究方法,在Choquet积分存在的条件下,研究次线性期望空间中广义负相依(END)随机变量序列加权和的几乎处处收敛性,得到了几乎处处收敛性定理,从而把该定理从传统概率空间扩展到次线性期望空间. 相似文献
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利用Rosenthal不等式,讨论条件为■,■的次线性期望下m-END(m-extended negatively dependent)随机变量序列加权和的几乎处处收敛性.将经典概率空间中END序列加权和的几乎处处收敛性推广到次线性期望下m-END随机变量序列加权和的几乎处处收敛性. 相似文献
3.
以次线性期望空间下的指数不等式为研究工具,在1/α+1/β=1/p, C(-overV)(|X|rp)<∞的条件下,根据此指数不等式,将传统概率空间中随机变量序列加权和的完全收敛性,推至次线性期望空间。 相似文献
4.
通过讨论了下鞅差序列的广义Jamison型加权和的几乎处处收敛,获得了比独立情形还强的Jamison定理的Marcinkiewicz强大数律,推广和改进了这两个定理。 相似文献
5.
基于截尾技术和一些基本不等式,研究形如n∑i=1aniXi的加权和的极限性质,得到了{Xn,n≥1}为鞅差序列时的几乎处处收敛性质,推广了{Xn,n≥1}为独立同分布的随机变量序列时的相关结果. 相似文献
6.
在次线性期望下, 利用截断的方法给出宽象限相依(WOD)随机变量序列的强大数定律. 相似文献
7.
张晓云 《上海师范大学学报(自然科学版)》2007,36(3):18-22
对条件期望的几乎处处收敛性给出一个较为一般的定理,使得原先的一些结果成为证明非常简洁的推论,另外对均值下鞅也给出了一些条件期望收敛性的结果． 相似文献
8.
引进了B值随机变量及可测集Γ的双条件期望的概念,对双条件期望的几乎处处收敛性给出一个较为一般的定理,使原来的结果更为简洁,使用起来更方便. 相似文献
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相协随机变量部分和的几乎处处收敛性和强大数定律 总被引：1，自引：0，他引：1
文章基于相协随机变量序列的Hajek-Renyi不等式和事件序列的Chung-Erdos不等式,利用Krone-cker引理和Borel-Cantelli引理,给出相协随机变量序列部分和的几乎处处收敛性和强大数定律型的结果,推广和改进了吴爱娟论文中定理2和定理3的结果。作为其特例,得到了独立情形下经典的Kolmogorov强大数定律。 相似文献
13.
讨论■混合序列级数的收敛性,得到■混合序列的几个几乎处处收敛定理,把文献[2]中混合序列的相关收敛性质推广到■混合序列. 相似文献
14.
令{Xni;1≤i≤in ↑∞,n∈N}为零均值的行两两 NQD 阵列{ani;1≤i≤in ↑∞,n∈N}为正实数阵列,在两两 NQD 阵列范围内讨论其 Jamison 型加权和Sni=A-1ni∑i≤in aniXni强收敛性,丰富了已有的研究结果. 相似文献
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利用END随机变量的Rosenthal型矩不等式和随机变量的截尾技术,研究了END随机变量加权和的完全收敛性以及完全矩收敛性,所得结果推广了独立变量以及NA随机变量的若干相应结果. 相似文献
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研究了次线性期望空间下随机变量序列的完全收敛性,利用广义负相依序列的性质,在随机变量的λ经典概率空间中独立序列的结果. 相似文献
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讨论了在某些插值点解析的函数的多点Ｐａｄｅ逼近,得到多点Ｐａｄｅ逼近行子序列在一定区域上几乎处处收敛的结果． 相似文献
19.
杨汝月 《青海师范大学学报(自然科学版)》1988,(2)
本文研究可分Oflicz空间的函数用正算子序列近敛的几乎外外收敛性和弱收敛性,得到了可分Orlicz空间几乎处处收敛和弱收敛的Korovkin型定理。 相似文献
20.
众所周知,END随机变量是一类包含独立变量、NA变量以及NOD变量在内的非常广泛的相依变量.在适当的权系数和矩条件下,我们研究了END随机变量加权和的最大值序列的完全收敛性.作为应用,得到END随机变量加权和的强大数定律.所得结果推广NA变量和NOD变量的相应结果. 相似文献