■混合随机变量序列加权和的矩完全收敛性

本文研究了■混合随机变量序列加权和的矩完全收敛性,利用φ混合随机变量序列的Rosenthal型不等式,得到了■混合随机变量序列加权和的矩完全收敛性定理,这些结果推广和改进了已有的结果.     

?混合序列加权和的强极限收敛定理北大核心CSCD

利用?混合序列的矩不等式和随机变量截尾的方法,研究了不同分布?混合序列加权和完全矩收敛和完全收敛等性质,得到了其加权和情形下的强极限收敛定理.所获主要结果推广和改进了葛梅梅等人(高校应用数学学报,2013,28(4):424-430)关于?混合序列加权和强收敛性的相应结论.     

■混合序列的大数定律和完全收敛性

主要研究了■混合序列的大数定律和完全收敛性,获得了与独立情形一样的大数定律和完全收敛定理.     

不同分布(φ)混合随机变量序列的强收敛性

本文研究了不同分布(φ)混合随机变量序列的强收敛性质的问题.利用(φ)混合随机变量序列的矩不等式和截尾的方法,获得了(φ)混合随机变量序列完全收敛性和几乎处处收敛性结果,所获得结果不仅推广了Baum和Katz (1965)关于独立同分布随机变量序列的结论,而且改进了Wu和Lin (2004)关于同分布(φ)混合随机变量序列的相关结论.     

行$\tilde\rho$-混合随机变量阵列加权和的完全收敛性[英文]

本文研究随机变量阵列加权和的完全收敛性问题,我们获得行~ρ-混合随机变量阵列加权和的一个完全收敛性定理. 通过这个定理可以获得一系列结果. 我们所得结果推广 了Baum和Katz(1965), Peligrad和Gut(1999)所得的结果.     

混合序列部分和的若干收敛性质

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.     

混合随机变量阵列加权和的完全收敛性

利用混合随机变量的Rosenthal型不等式,研究了混合随机变量阵列加权和的完全收敛性,在更广泛的条件下,获得了完全收敛性的一般性定理和由混合随机变量序列生成的移动平均过程的完全收敛性定理,这些定理推广和改进了已知一些文献中相应的结果.     

SOME CONVERGENCE PROPERTIES FOR THE PARTIAL SUMS OF (ρ～) MIXING SEQUENCES

本文研究了(ρ～)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(ρ～)混合序列部分和的收敛性,并进一步得到了(ρ～)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.     

锁定固定治疗老年肱骨髁间骨折31例分析

利用截尾的方法和负相关(ND)随机变量的矩不等式,研究ND随机变量序列加权和的完全收敛性,结果,我们把独立同分布随机变量序列的完全收敛性定理推广到了ND序列情形下成立.     

随机变量序列加权和的强收敛性

本文讨论了一般随机变量序列加权和的强收敛性．作为推论，得到一类鞅差序列加权和的收敛定理和若干经典的独立随机变量序列的强大数定律；已有的若干结论是本文结果的特例．     

不同分布(p)混合序列的完全收敛性

讨论了一类比较广泛的相依随机变量序列(p)混合序列的收敛性质,推广了吴群英等人关于(p)混合序列的完全收敛性的研究,获得了不同分布p混合序列的完全收敛性的结果.     

行为ρ混合随机变量阵列的完全矩收敛性

本文假设 X ni ;i ≥1,n ≥{}1是一列行为？ρ混合随机变量阵列。在没有同分布和随机控制的假设条件下,作者讨论了？ρ混合随机变量的完全矩收敛性,所获得结果推广和改进了 Hu and Taylor （1997）,Zhu （2006）和 Wu and Zhu （2010）的相应定理。     

B值随机变量序列的强极限定理和强大数定律

利用鞅收敛定理,讨论了B值随机变量序列的强收敛性,得到了一类强极限定理和强大数定律,使某些已知结果为其特例。     

混合阵列的收敛性

该文引入了混合阵列的概念,讨论了混合阵列的完全收敛性与依概率收敛性.所得结果,推广了行独立随机变量阵列相应的结果.此外还得到了一般随机变量阵列的完全收敛性与依概率收敛性.     

?混合序列加权和的强极限收敛定理

利用?混合序列的矩不等式和随机变量截尾的方法,研究了不同分布?混合序列加权和完全矩收敛和完全收敛等性质,得到了其加权和情形下的强极限收敛定理.所获主要结果推广和改进了葛梅梅等人(高校应用数学学报,2013,28(4):424-430)关于?混合序列加权和强收敛性的相应结论.     

ρ混合阵列的收敛性

该文引入了ρ～混合阵列的概念，讨论了ρ～混合阵列的完全收敛性与依概率收敛性. 所得结果，推广了行独立随机变量阵列相应的结果. 此外还得到了一般随机变量阵列的完全收敛性与依概率收敛性.     

φ混合随机变量加权和的完全收敛性

本文研究了不同分布φ混合随机变量加权和的完全收敛性问题.利用随机变量截尾和矩不等式方法,获得了φ混合随机变量加权和的完全收敛性和强大数定律的结果,所获得结果推广和改进了有关独立同分布随机变量序列的相应结果.     

&rho|混合随机变量加权和的收敛性

该文研究了ρ 混合随机变量加权和的强大数律及完全收敛性, 获得了一些新的结果. 该文的结果推广和改进了Bai 等^[1]及Baum 等^[18] 在 i.i.d. 情形时相应的结果, 也推广和改进了Volodin 等^[4]在实值独立时相应的结果. 该文还得到了一关于任意随机变量阵列加权和的完全收敛性定理.     

行为混合阵列加权和的收敛性

本文研究了行为混合阵列加权和的收敛性.利用混合序列的Rosenthal型最大值不等式,讨论了混合阵列加权和的L1收敛性,依概率收敛性,几乎处处收敛性,及完全收敛性之间的等价关系,推广了行独立随机变量阵列相应的结果.     

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。