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.     

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.     

一类非齐次树上关于马氏链场滑动平均的强偏差定理

树指标随机过程已成为近年来发展起来的概率论的研究方向之一.强偏差定理一直是国际概率论界研究的中心课题之一.本文利用Borel-Cantelli引理研究给出了一类非齐次树上马氏链场关于负二项分布滑动平均的强偏差定理.     

关于非齐次树上马氏链场的若干强偏差定理

树指标随机过程已成为近年来发展起来的概率论的研究方向之一.强偏差定理一直是国际概率论界研究的中心课题之一.本文通过构造适当的非负鞅,将Doob鞅收敛定理应用于几乎处处收敛的研究,研究给出了关于非齐次树上马氏链场滑动平均的若干强偏差定理.     

关于广义几何分布的强偏差定理

利用对数似然比作为一类整值随机变量序列相对于独立随机变量序列的偏差度量,在限定对数似然比的给定样本空间的子集上,建立并证明一类整值随机变量序列的强偏差定理,作为推论得到了此类分布的独立随机变量序列的若干强大数定律.     

多元随机序列泛函的强偏差定理

利用熵密度和样本偏差率的概念,建立了多元随机序列泛函关于条件期望的用不等式表示的强极限性质(称之为强偏差定理),在推论部分得到了非齐次马氏链的强偏差定理和随机条件概率的调和平均值的极限性质等相关结论.证明中给出了将条件矩母函数应用于研究多元随机序列泛函的强极限性质的一种途径.     

任意信源的一类Shannon-Mcmillan逼近定理

该文通过概率空间上的任意分布与另一任意分布相比较,研究任意随机序列相对熵密度的小偏差定理.并由此得出若干任意信源,m阶马氏信源的Shannon-Mcmillan定理.将已有的关于离散信源的结果加以推广.     

关于随机选择系统的一类强偏差定理

本文将随机选择系统(或称为赌博系统)和对数似然比的概念引入非负整值随机变量序列的极限性质的研究,建立了一类关于随机选择系统的选择子序列的强偏差定理.     

一类矢值序列空间上的矩阵变换定理

对于一类经典的矢值序列空间,文中引入一类重要子集,它包括了该序列空间的全部有界集和许多非有界集.利用Antosik-Mikusinski基本矩阵定理和该子集族,获得了一个无穷矩阵收敛定理,并且给出了一类经典无穷矩阵变换的更强刻画.此结果改进了算子级数序列赋值收敛定理.     

对数似然比与整值随机变量序列的一类强律

本文引进对数似然比作为整值随机变量序列相对于服从几何分布的独立随机变量序列的偏差的一种度量,并通过限制对数似然比给出了样本空间的一个子集.在此子集上得到了一类用不等式表示的强律,其中包含整值随机变量序列与相对熵密度及几何分布的熵函数有关的若干极限性质.     

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．     

关于滑动相对熵的若干极限性质

引入滑动似然比和滑动相对熵等概念,讨论了滑动相对熵的若干渐近性质.主要结果是,获得了随机变量任意状态的相对频率与滑动相对熵之间的关系,并且给出了滑动相对熵基于相对频率的上界的估计.作为推论,得到了随机序列滑动平均的强大数定理.     

任意随机序列关于非齐次马氏链的随机和的一类随机偏差定理

In this paper, the notion of limit random logarithmic likelihood ratio of stochastic sequence, as a measure of dissimilarity between the joint distribution on measure P and the Markov distribution on measure Q, is introduced. A class of random approximation theorems for arbitrary stochastic dominated sequence are obtained by using the tools of generating functions and the tailed-probability generating functions.     

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.     

Time series with Birnbaum‐Saunders marginal distributions

A stationary sequence of random variables with Birnbaum‐Saunders marginal distribution is constructed using a Gaussian autoregressive moving average sequence. The parameters of the model are then estimated by the maximum likelihood method, and the resulting estimators are shown to be consistent and asymptotically normal. A simulation study is carried out to assess the performance of the estimators. The proposed model is finally used to analyze 2 real data sets.     

在非线性回归模型中误差为AR(2)的相关性检验

本文讨论了在非线性回归模型中误差为AR(2)的相关性检验，得到了误差相关性检验的似然比检验统计量、Score检验统计量．对感兴趣参数和多余参数，利用Cox and Reid(1987)提出的正交化方法，给出了修正的似然比检验统计量和Score检验统计量．推广了胡跃清，韦博成(1994)讨论的在非线性回归模型中误差为AR(1)相关性检验的结果．