非平稳可微高斯过程的上穿过点过程的渐近分布

{X(t),0≤t≤T}为均方可微非平稳高斯过程。具有渐近中心化的均值m(t)和常数的方差, NT(·)为{X(t),0≤t≤T}上穿过水平uT的点过程,则在一定的条件下匕穿过点过程NT(·)依分布收敛到一Poisson过程．     

多维局部平稳高斯过程最大值的联合渐近分布

$\{(X_1(t),\cdots,X_p(t)),0\leq t\leq T\}$为$p$维局部平稳高斯过程, 具有渐近中心化的均值$m_k(t)$和常数的方差, $M_k(T)=\sup\{X_k(t),0\leq t\leq T\},\;k=1,\cdots,p$, 当$T\rightarrow\infty$时, 本文在一定条件下获得了$M(T)=(M_1(T),\cdots,M_p(T))$的联合渐近分布.     

一类非平稳高斯序列超过数点过程与和的渐近性

设{X_i}_(i=1)~∞是标准化非平稳高斯序列,N_n为X_1,X_2,…,X_n依次对水平μ_(n1),μ_(n2),…,μ_(nn)的超过数形成的点过程.记Υ_(ij)=X_iX_j,S_n=■X_i.当Υ_(ij)满足一定条件时,证明了N_n依分布收敛到Poisson过程,且N_n与S_n渐近独立.     

关于平稳高斯过程的上穿过期望次数的几点注记

设｛Ｘ（ｔ），０≤ｔ≤Ｔ＜＋∞｝是平稳高斯过程（可以是均方不可微的，即二阶谱矩可以是无限的），本文着重讨论当ｎ→∞时，过程上穿过ｕ的期望次数的渐近性质．     

独立非同分布二元高斯三角阵最大值的渐近性及相关统计推断

考虑二元独立非同分布高斯随机向量三角阵列最大值分布的渐近性及相关统计推断.此高斯三角阵的第n列的第i个向量服从二元高斯分布,其相关系数为i/n的函数并单调连续.首先建立了此高斯三角阵最大值分布的一阶和二阶渐近展开式.其次,分析相关系数参数估计及估计量的渐近性质.最后,通过随机模拟说明了相关系数之参数估计的有效性,并将该二元非同分布三角阵列模型应用于实际数据,得到了满意的结果.     

非平稳高斯序列超过数点过程与部分和的联合渐近分布

设$\{X_{i}\}^{\infty}_{i=1}$是标准化非平稳高斯序列, $N_{n}$为$X_{1},X_{2},\cdots,X_{n}$对水平$\mu_{n}(x)$的超过数形成的点过程, $r_{ij}=\ep X_{i}X_{j}$, $S_{n}=\tsm_{i=1}^{n}X_{i}$. 在$r_{ij}$满足一定条件时, 本文得到了$N_{n}$与$S_{n}$的渐近独立性.     

强相依高斯序列超过数点过程与部分和的联合渐近分布

（Ｘｎ）为标准化平稳高斯序列,ｐｎ＝ＥＸ１Ｘｎ＋１,Ｎｎ为Ｘ１,Ｘ２,…,Ｘｎ对水平ｕｎ＝ｘ／ａｎ＋ｂｎ的超过数形成的点过程,Ｍｎ＾（ｋ）为Ｘ１,Ｘ２,…,Ｘｎ的第ｋ个最大值,Ｓｎ＝（ｎ）∑（ｉ＝１）Ｘｉ,ｐｎｌｏｇｎ→ｒ∈（０,∞）时,得到Ｎｎ与Ｓｎ、Ｍｎ＾（ｋ）与Ｓｎ的联合渐近分布。     

一类Gauss序列极值的极限律

本文讨论一类非平稳Gauss序列的极值．利用点过程收敛定理得到多水平超过的点过程的收敛性,同时得到在不相交区间上最大值的联合渐近分布,第k个最大值的渐近分布以及前r个极值的联合渐近状态．     

平稳正态序列超过数点过程与部分和的渐近联合分布

{Xi}为平稳正态序列,具有EX1=0,EX12=1,ρn=EX1Xn 1.对于水平un= ,记在 的条件下,得到了Nn(B)与Sn的渐近联合分布,同时也给出了极值与Sn的渐近联合分布.     

PARAMETER ESTIMATION FOR AN ORNSTEIN-UHLENBECK PROCESS DRIVEN BY A GENERAL GAUSSIAN NOISE

In this paper, we consider an inference problem for an Ornstein-Uhlenbeck process driven by a general one-dimensional centered Gaussian process(G_t)_t≥0. The second order mixed partial derivative of the covariance function R(t, s) = E[G_t G_s] can be decomposed into two parts, one of which coincides with that of fractional Brownian motion and the other of which is bounded by(ts)^β-1 up to a constant factor. This condition is valid for a class of ...     

一类多维参数高斯过程的弱逼近

本文研究了一类多维参数高斯过程的弱极限问题.在一般情况下,利用泊松过程得到了此类过程的弱极限定理,此多维参数高斯过程可表示为确定的核函数关于维纳过程的随机积分,且包含多维参数的分数布朗运动.     

带干扰的积分高斯过程的破产概率

本文研究了带干扰的积分高斯过程的破产概率.利用经典大偏差的方法,在一定的条件下,得到了相应概率的对数渐近式及测度族的大偏差原理.结果表明在不带干扰的情形下与已有结果一致.     

协方差函数可微的高斯过程之极值逗留

设（Ｘ（ｔ），Ｔ１≤ｔ≤Ｔ２）是可分，可测的高斯过程，均值函数为零，而协方差函数Г（ｓ，ｔ）＝ＥＸ（ｓ）Ｘ（ｔ）具有连续一阶偏导，对于水平ｕ↑∞，本文讨论Ｘ（ｔ）在ｕ上的逗留极限定理。     

次序统计量函数的线性组合的渐近正态分布(混合截尾寿命试验的情形)

§1.引言Chernoff,H.等在 [1] 中对次序统计量函数的线性组合的渐近分布问题,作了一般地处理。在应用上,特别是在可靠性和寿命试验中,截尾样本有很大的重要性.在文献中有过某些关于这类样本的渐近分布的结果(如见 [2,3]),但都未给予严格证明.本文的目的就是将 [1] 中的方法用于截尾样本,以严格地处理其渐近分布问题.本文虽然在方法上是基于 [1],但所得结果并非 [1] 的结果的简单推论.     

SUBCRITICAL ASYMPTOTIC BEHAVIOR IN THE MODIFIED LUSHNIKOV PROCESS OF POLYMERIZATION

ＳＵＢＣＲＩＴＩＣＡＬＡＳＹＭＰＴＯＴＩＣＢＥＨＭＩＯＲＩＮＴＨＥＭＯＤＩＦＩＥＤＬＵＳＨＮＩＫＯＶＰＲＯＣＥＳＳＯＦＰＯＬＹＭＥＲＩＺＡＴＩＯＮ￥ＨａｎＤｏｎｇ（韩东）（Ｄｅｐｔ．ｏｆＭａｔｈ．，Ｕｎｉｖ．ｏｆＸｉｎｊｉａｎｇ，Ｕｒａｍｇｉ８５００...