U统计量一矩不等式及其应用

本文在核的r阶矩(r> 2)有限的条件下,利用解祸不等式,得出了U统计量的r阶矩不等式,作为它的一个应用,利用不等式对U统计量的完全收敛性的充分条件进行了讨论.     

U统计量—矩不等式及其应用

本文在核的γ阶矩(γ≥2)有限的条件下,利用解耦不等式,得出了U统计量的γ阶矩不等式;作为它的一个应用,利用不等式对U统计量的完全收敛性的充分条件进行了讨论.     

END随机变量序列移动平均过程的极限性质

介绍了由END随机变量序列生成的移动平均过程,利用END随机变量序列的Rademacher-Menshov型不等式,得到了移动平均过程部分和最大值的矩完全收敛性和几乎处处收敛的极限性质。END随机变量序列是范围较广的相依序列,得到的结论是对前人研究工作的推进。     

END随机变量序列移动平均过程的极限性质

介绍了由END随机变量序列生成的移动平均过程,利用END随机变量序列的Rademacher-Menshov型不等式,得到了移动平均过程部分和最大值的矩完全收敛性和几乎处处收敛的极限性质。END随机变量序列是范围较广的相依序列,得到的结论是对前人研究工作的推进。     

NA序列部分和完全收敛性的进一步探讨

通过讨论矩的存在性与部分和尾概率级数收敛性的关系,给出了NA序列{Xn:n≥1}部分和的完全收敛性,获得了NA序列与独立序列类似的强极限性质,并将NA序列完全收敛性的一些结果推广到不同分布的情形.     

不同分布NA序列完全收敛性的注记

主要讨论了不同分布NA变量在不受某个随机变量X随机控制的条件下.其部分和的完全收敛性.通过适当改变矩条件,得到了不同分布NA随机变量序列部分和完全收敛性的充要条件.推广了苏淳等人的结论;同时获得了不同分布NA序列满足对数律的一个充要条件.     

次线性期望下行END阵列的完全积分收敛性

研究次线性期望空间下随机变量序列的完全积分收敛性,在一般矩条件下,利用Rosenthal不等式得到了次线性期望空间下行END (extended negatively dependent)阵列的完全积分收敛。     

NSD序列生成的移动平均过程的矩完全收敛性

设$\{Y_{i},-∞ < i < ∞\}$为一同分布的NSD随机变量序列,$\{a_{i},-∞ < i < ∞\}$为一绝对可和的实数序列。利用NSD序列的矩不等式以及缓变函数的性质,在适当的条件下,得到了由NSD序列生成的移动平均过程的矩完全收敛性和强大数定律,改进和推广了已有的结果。     

ρ*混合序列的Hájeck-Rènyi型不等式及其应用

首先建立了ρ*混合序列的Hájeck-Rènyi型不等式,然后利用该不等式证明ρ*混合序列的a.s.收敛性和关于矩的结论;再利用截尾的方法,得到了它的完全收敛性,将独立序列完全收敛性的结论推广到了ρ*混合序列.     

行为两两NQD随机变量阵列加权和的完全收敛性

负相依在统计分析和可靠性理论中有着广泛的应用.研究了一类行为两两NQD随机变量阵列加权和的完全收敛性.利用矩不等式和有效的截尾方法,建立了行为两两NQD随机变量阵列加权和的完全收敛性的充要条件,从而推广了吴群英等建立的关于一类NA随机变量序列的完全收敛性的结论.     

随机删失场合基于 Synthetic Data 的回归 函数核估计的强相合性

本文改进了文献[ 1] 中窗宽的条件; 并且讨论了随机删失场合基于 Synthetic Data 的回归函数递推核 估计的强相合性,所得结论均与完全样本情况相对应.     

删失场合下回归函数估计的强相合性

本文给出随机删失场合下非参数回归函数的一类核估计，得到核估计的强相合性，并证得对数律。     

WOD样本下密度函数核估计的强相合性

设（Xn,n≥1）是同分布的WOD随机变量序列,具有共同的密度函数f（x）,利用WUOD序列的指数不等式,在适当条件下获得了WOD样本下密度函数核估计的强相合性．     

对风廓线雷达和L波段雷达探空观测的水平风场的一致性评估

利用浙江省2015—2018年萧山站风廓线雷达和杭州国家基准气候站L波段雷达探空资料,对这2种观测设备的水平风场一致性进行了评估。与以往评估方法不同的是,本文将气球向风廓线雷达方向漂移的廓线作为对照样本,以减少2种设备不同源同址以及探空气球非水平定向漂移对评估结果的影响。分析结果显示,在无降水条件下,高度在1~5.5 km时,风廓线雷达的水平风场与L波段雷达探空的水平风场一致性较好,且随高度变化差异不显著,2种观测,u分量的相关系数为0.95,平均绝对偏差和均方根误差分别为1.47和2.29 m·s^-1,v分量的相关系数为0.87,平均绝对偏差和均方根误差分别为1.52和2.12 m·s^-1;高度在1 km以下时,2种观测的u分量和v分量的相关系数均约为0.5,u分量和v分量的均方根误差均在2~8 m·s^-1,考虑近地层风的不稳定性,加之观测地相距较远,此评估结果可信度较低。此外,降水条件下的统计结果与无降水条件下的统计结果无显著差异。     

对风廓线雷达和L波段雷达探空观测的水平风场的一致性评估

利用浙江省2015—2018年萧山站风廓线雷达和杭州国家基准气候站L波段雷达探空资料,对这2种观测设备的水平风场一致性进行了评估。与以往评估方法不同的是,本文将气球向风廓线雷达方向漂移的廓线作为对照样本,以减少2种设备不同源同址以及探空气球非水平定向漂移对评估结果的影响。分析结果显示,在无降水条件下,高度在1~5.5 km时,风廓线雷达的水平风场与L波段雷达探空的水平风场一致性较好,且随高度变化差异不显著,2种观测,u分量的相关系数为0.95,平均绝对偏差和均方根误差分别为1.47和2.29 m·s^-1,v分量的相关系数为0.87,平均绝对偏差和均方根误差分别为1.52和2.12 m·s^-1;高度在1 km以下时,2种观测的u分量和v分量的相关系数均约为0.5,u分量和v分量的均方根误差均在2~8 m·s^-1,考虑近地层风的不稳定性,加之观测地相距较远,此评估结果可信度较低。此外,降水条件下的统计结果与无降水条件下的统计结果无显著差异。     

随机删失场合回归函数的改良核估计

本文在随机删失场合下,讨论了回归函数ne(z) = E[州X二习的估计问题,利用改良的核估计方法,得到了改良核估计的强相合性.     

风险率函数基于右删失数据的估计

在随机右删失数据情形下,对风险率函数给出了一种类似于完全样本下由Rosenblatt提出的估计.并在较弱的条件下,讨论了K-类密度估计的强收敛速度和渐近性;同时给出了风险率函数估计量的强收敛速度.     

工作流日志与过程模型的一致性分析

工作流日志体现系统的实际执行情况,工作流过程模型则是对系统流程的一种静态描述.工作流建模方法以及过程挖掘技术将系统执行日志与系统模型联系在一起,日志与过程模型的一致性问题在各种应用领域已经越来越重要,但是现在并没有很好的方法去分析一致性.针对这一问题,定义了日志与模型的一致性的概念,并根据日志与模型的相互关系,提出了两个评价指标:日志匹配性和行为一致性,并给出了相应的评价方法.该方法可以有效地评估工作流日志与工作流模型之间的一致性程度.     

直觉判断矩阵的弱传递性与加型一致性研究

定义了直觉判断矩阵的有向图和有向路概念,证明在一定的条件下直觉判断矩阵的有向图有唯一有向路.利用该结论给出一个简洁的排序方法,并指出这种方法的不足之处.通过反例说明了直觉判断矩阵已有的加型一致性概念与弱传递性概念之间没有必然强弱关系.根据直觉模糊数的得分值和精确度值,利用效用的思想给出直觉判断矩阵加型一致性的新定义,并证明了新定义的加型一致性具有弱传递性.针对一般的直觉判断矩阵, 运用新定义的加型一致性概念以及偏差函数的方法给出了求解直觉判断矩阵的直觉模糊数型权重的模型,并通过算例验证了决策方法的实用性.     

随机截断下PL 估计的强表示式以及密度函数的核估计

本文在随机左截断情形下, 研究了分布函数的乘积限估计(PL 估计) Fn 的一致强表示式, 对文献[ 4] 给出的强表示式的误差项的阶加以改进, 并用此强表示式研究了核密度估计fn(x)的渐近性质.对于渐 近最优窗宽的选择以及MSE 的阶, 得到与完全样本下相同的结果.