相依随机序列加权和滑动平均的若干小偏差定理

引入随机序列滑动似然比作为任意二值随机序列相对于Bernoulli分布的独立随机变量序列偏差的一种随机性度量,通过滑动相对熵给出了样本空间的一个子集.在此子集上得到了一类关于随机序列滑动平均的用不等式表示的强极限定理,即小偏差定理,推广了文献[5],[6]等关于随机序列算术平均的结果,这些结果蕴含近期诸多文献的主要结果.     

关于样本熵的一类强偏差定理

设{Xn,n≥1}是在可数集S中取值的一列随机变量,其联合分布为gn(x1,……,xn),pk(xk)是Xk的边缘分布。本文利用关于乘积分布∏^nk=1pk(xk)的相对熵和样本相对熵率的概念建立了关于参考样本熵的一类强偏差定理。     

关于任意离散随机序列的一个强偏差定理

引用极限对数似然比的概念作为任意随机序列联合分布与其边缘分布"不相似性"的度量,构造几乎处处收敛的上鞅,讨论了任意离散随机序列的强偏差定理.     

关于随机序列几何平均的若干强偏差定理

利用似然比构造几乎处处收敛的上鞅,讨论了正值随机变量序列几何平均的一类强偏差定理,得到了与经典算术平均的强极限定理的类似结果.     

关于微分熵的一类强偏差定理

利用关于乘积分布密度的相对熵和相对熵率的概念,建立了相依连续型随机变量序列关于参考微分熵的一类强偏差定理,证明中给出了将Laplace变换应用于微分熵强偏差定理的研究的一种途径．     

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.     

一类非齐次树上非齐次马氏链的若干强偏差定理

通过引入滑动似然比和滑动相对熵的概念,利用Borel-Cantelli引理研究给出了一类非齐次树上非齐次马氏链的若干强偏差定理.     

离散随机变量序列的强偏差定理

利用分析方法建立了用不等式表示的用对数似然比刻划的任意相依离散随机变量序列的强偏差定理,作为推论得到了更一般的离散随机变量序列加权和的强大数定律.     

离散随机序列随机和的一类强偏差定理

In this paper, the notion of limit random logarithmic likelihood ratio of stochastic se-quences,as a measure of “dissimilarity“ between their joint distributions and the product of theirmarginals,is introduced. Construct a. s. convergence supermartingale by means of truncation methodand under suitable restrict Chung-Teicher type conditions,some strong deviation theorems for arbi-trary discrete stochastic sequence are obtained.     

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.     

随机变量的截尾与一类强偏差定理

通过极限相对对数似然比，利用随机变量截尾的方法并结合鞅这一工具研究相依连续型和离散型随机变量序列的性质，得到一类用不等式表示的强偏差定理．     

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.     

相依二值随机变量序列游程的一类强极限定理

本文利用文献[1]与[2]中提出的方法和思想,研究相依二值随机变量序列游程的极限性质,得到游程平均数的一类强极限定理.     

关于任意随机变量序列泛函的强极限定理

本文在k是固定的正整数，{fn}是R^k 1上的Borel可测函数列时，得到了任意随机变量序列{Xrn≥0}的泛函{fn(Xn-k,…,Xn)}的强极限定理，它是Chung的关于独立随机变量序列的强大数律的推广，作为推论，得到了k重非齐次马尔科夫链的一类强极限定理．     

任意随机变量序列泛函的强极限定理(Ⅱ)

当{Xn，n≥0}是任意随机变量序列，fn(x0，…，xn)(n≥1)是R^n 1上有界Borel可测函数时，利用鞅的理论，建立了泛函序列{fn(X0，…，Xn)，n≥1)的强极限定理，作为推论，得出了关于任意随机变量序列到达某些Borel可测集的频率与条件概率之间的关系．     

STRONG LIMIT THEOREMS FOR EXTENDED INDEPENDENT RANDOM VARIABLES AND EXTENDED NEGATIVELY DEPENDENT RANDOM VARIABLES UNDER SUB-LINEAR EXPECTATIONS

Limit theorems for non-additive probabilities or non-linear expectations are challenging issues which have attracted a lot of interest recently.The purpose of this paper is to study the strong law of large numbers and the law of the iterated logarithm for a sequence of random variables in a sub-linear expectation space under a concept of extended independence which is much weaker and easier to verify than the independence proposed by Peng [20].We introduce a concept of extended negative dependen...     

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．     

A CENTRAL LIMIT THEOREM FOR STRONG NEAR-EPOCH DEPENDENT RANDOM VARIABLES

In this paper, a central limit theorem for strong near-epoch dependent sequences of random variables introduced in [9] is showed. Under the same moments condition, the authors essentially weaken the "size" requirement mentioned in other papers about near epoch dependence.