ρ-混合序列的重对数律

设{Xn,n≥1}是同分布ρ-混合序列,其分布属于特征指数为α(0<α<2) 的非退化稳定分布的正则吸引场,证明了依概率1有lira supn→∞ = e1/α,并获得了一系列等价条件．此结果的获得不仅将已有的一些结果推广至ρ-混合序列的情形,并且将其结果作了一定的改进．     

(φ)-混合随机变量序列的重对数律

本文讨论了同分布的(φ)-混合序列其共同分布属于稳定分布(非高斯情形)吸引场部分和的Chover型重对数律.特别地当分布函数属于稳分布的正则吸引场时,得到了部分和及后置和更精细的结果,即积分检验的结果,由此立即可推出相应的Chover型重对数律.     

扩散过程在Holder范数下的局部 Strassen重对数律

在该文中,作者应用扩散过程在Holder范数下的大偏差得到了扩散过程在Holder范数下的局部Strassen重对数律. 并且还得到了重Ito积分的泛函重对数律.     

关于ρ-混合序列对数律的收敛速度

本文研究了ρ-混合序列对数律的收敛速度，在较弱的矩条件下得到了与独立同分布实随机变量类似的结果，并获得了ρ－混合序列满意对数律的一个充分性结果；讨论了ρ－混合序列重对数律的收敛速度的问题，得到了一个重对数律的充分性条件。     

φ-混合重尾随机向量序列的Chover型重对数律

本文讨论同分布的φ-混合随机向量序列其共同分布属于某个没有Gauss分量的广义的半稳定律的吸引场部分和的积分检验的极限结果,由此可推出相应的Chover型重对数律.     

和的乘积的重对数律

设{X,X_n,n≥1}是独立的或φ -混合的或 ρ -混合的正的平稳随机变量序列，或$\{X,X_n,n≥1}$是正的随机变量序列使得{X_n-EX,n≥1\} 是平稳遍历的鞅差序列，记S_n=\sum\limitsⁿ_{j=1}X_j, n≥1 . 该文在条件EX=μ> 0 及0 Var(X)<∞下，证明了部分和的乘积$\prod\limits^n_{j=1}S_j/n!\mu^n$在合适的正则化因子下的某种重对数律.     

n重分数布朗运动的Strassen泛函重对数律

本文给出了由两个不同的分数布朗运动组成的重分数布朗运动的Strassen型泛函重对数律和局部Strassen型泛函重对数律.我们的结果也适用于由两个布朗运动组成的重布朗运动及由一个分数布朗运动和一个布朗运动组成的重过程.最后将上述结果推广到n重分数布朗运动中.推广了已有文献的相应结果.     

扩散过程的拟必然局部Strassen重对数律

应用大偏差,得到了扩散过程和重随机积分的拟必然局部Strassen重对数律.     

ψ-混合随机变量序列的重对数律

本文讨论了同分布的 -混合序列其共同分布属于稳定分布(非高斯情形)吸引场部分和的Chover型重对数律.特别地当分布函数属于稳分布的正则吸引场时,得到了部分和及后置和更精细的结果,即积分检验的结果,由此立即可推出相应的Chover型重对数律.     

ψ-混合随机变量序列的重对数律

本文讨论了同分布的 -混合序列其共同分布属于稳定分布(非高斯情形)吸引场部分和的Chover型重对数律.特别地当分布函数属于稳分布的正则吸引场时,得到了部分和及后置和更精细的结果,即积分检验的结果,由此立即可推出相应的Chover型重对数律.     

独立随机变量序列重对数律的一个注记

｛Ｘ_ｉ｝为独立随机变量序列,Ｅ（Ｘ_ｉ）＜＋∞,Ｅ（Ｘ (２)_(ｉ)）＜＋∞（ｉ＝１,２,…）,当中心极限定理中的余项△ｎ＝Ｏ（ｌｎ Ｂｎｌｎ ｌｎ Ｂｎ…（ｌｎｋ　Ｂｎ）~（１＋δ）~（－１））时,本文得出结论：     

布朗单增量的Strassen重对数律

利用布朗单与布朗单增量的大偏差,得到了布朗单与布朗单增量的泛函重对数律.     

扩散过程在Hlder范数下的局部Strassen重对数律

在该文中,作者应用扩散过程在Holder范数下的大偏差得到了扩散过程在Holder范数下的局部Strassen重对数律．并且还得到了重It■积分的泛函重对数律．     

B值强混合随机变量几何加权级数的广义重对数律

设{X,Xn;n≥0}是一取值于可分Banach空间中的同分布Φ~*-混合随机变量序列,并记其几何加权级数为ξ(β)=sum from n=0 to ∞β~nX_n,其中0<β<1.在X的二阶矩可能不存在的条件下,建立了ξ(β)的一个广义重对数律.     

乘积极限估计的重对数律

利用右删失数据估计寿命分布时,常用乘积极限估计.本文给出乘积极限估计是均匀强相合估计的充要条件.证明乘积极限估计的均匀收敛的重对数律.     

NA序列重对数律的几个极限定理

设{X_n;n≥1}均值为零、方差有限的NA平稳序列。记S_n=∑_(k=1)~n X_k,M_n=maxk≤n|S_k|,n≥1.假设σ~2=EX_1~2+2∑_(k=2)~∞EX_1X_k>0。本文讨论了:当ε 0时,P{M_n≥εσ(2nloglogn)~(1/2)的一类加权级数的精确渐近性质,以及当ε∞时,P{M_n≤εσ(π~2n/(8loglogn))~(1/2)}的一类加权级数的精确渐近性质。这些性质与重对数律和Chung重对数律的速度有关。     

非同分布NA列的对数律和重对数律

给出了非同分布NA列满足对数律和重对数律的一些矩条件，而文[50-[7]中的部分结果可以成为其特殊情形并得到加强．     

-混合情形非参数密度估计的重对数律

当样本X1,…,Xn,…,是α-混合时,建立了三角数组的重对数律和Rosenblatt-Parzen核估计的重对数律.     

非对称条件下的Chover重对数律

（Ｘｉ，ｉ＝１，２，．．．）是ｉ，ｉ，ｄ ｒｖ序列，Ｘ１的分布函数为Ｆ（ｘ），Ｆ（ｘ）是对称的特征指数为α的稳定分布时，Ｊ．Ｃｈｏｖｅｒ（１９６６）建立了一个部分和的重对数律，本文将Ｃｈｏｖｅｒ重对数律推广到一般非对称稳定条下。     

关于可交换随机变量序列的重对数律

本文讨论了可交换随机变量序列{Xn:n≥1}的重对数律。