一类随机变量序列部分和的强大数定律

设{Xn,n≥1}是随机变量序列.文[4]在二阶矩限制下,获得了任意随机变量序列的Hajek-Renyi型不等式,并给出了随机变量序列的强大数定律.本文利用胡舒合等获得的强大数定律,给出了随机变量序列的一些几乎必然收敛性,并给出了结果在PA,NA和两两NQD序列场合下的应用.     

关于~*-mixing随机变量序列的强大数定律

利用任意随机变量序列的强大数定律讨论 * -mixing随机变量序列的强大数定律 ,得到了该序列的一个强极限定理 ,推广了经典的 * mixing随机变量序列的强大数定律 .同时讨论了 m相依序列和独立随机变量序列的强大数定律 .     

随机变量的截尾与几个经典强大数定律的推广

利用随机变量的截尾方法和条件三级数定理这一工具研究任意随机变量序列的性质,得到了矩条件下任意随机变量序列的一类强极限定理和强大数定律以及一些简单实用的结论,推广了与此相应的一些结果和若干经典的强大数定律.     

(p)混合序列部分和的强大数定律

设{Xn,n≥1)是(p)混合序列.利用随机变量的板尾方法和(p)混合序列的三级数定理这一工具研究了(p)混合序列的性质.得到了矩条件下(p)混合序列的一类强极限定理和强大数定律.并给出了一些简单应用.推广了若干经典的强大数定律.     

H(~a)jek-Rēnyi不等式的推广及其应用

对Hjek-Rēnyi[1]不等式进行了推广,利用推广的不等式给出了随机变量序列绝对平均意义下的强大数定律的一个条件.     

Hjek-Rēnyi不等式的推广及其应用

对H~ajek-Rēnyi[1]不等式进行了推广,利用推广的不等式给出了随机变量序列绝对平均意义下的强大数定律的一个条件.     

Ψ-混合随机变量序列的强大数定律(英文)

主要研究Ψ-混合随机变量序列部分和的强大数定律,并且得到了一些新结果在混合系数满足一定条件时,本文的结果推广了独立序列的相应结果.     

不具有平稳分布的负相协随机变量的强大数定律

本文应用Shao所提供的极大值矩不等式给出了两个不具有平衡分布的负相协随机变量列的强大数定律。     

Hajek—Renyi不等式的推广及其应用

对Hajek-Renyi不等式进行了推广，利用推广的不等式给出了随机变量序列绝对平均意义下的强大数定律的一个条件．     

混合序列部分和的强大数定律

设{Xn，n≥1）是ρ^-混合序列．利用随机变量的截尾方法和ρ^-混合序列的三级数定理这一工具研究了ρ^-混合序列的性质。得到了矩条件下ρ^-混合序列的—类强极限定理和强大数定律。并给出了一些简单应用。推广了若干经典的强大数定律．     

强大数定律的若干新结果

本文利用Hajek-Renyi型最大值不等式,获得了随机变量和的强大数定律和 收敛速度.作为应用,给出了某些相依随机变量和新的强大数定律.     

■混合序列加权和的强稳定性(英文)

本文给出了■混合序列加权和的强稳定性的一些结果,同时也给出了■混合序列的强大数定律的若干新结果,这些结果推广了独立随机变量序列的相应结果.     

行为ND随机变量阵列加权和的完全收敛性

在非同分布的情况下,给出了行为ND随机变量阵列加权和的完全收敛性的充分条件,所得结果部分地推广了独立随机变量和NA随机变量的相应结果.作为其应用,获得了ND随机变量序列加权和的Marcinkiewicz-Zygmund型强大数定律.     

行负相依随机变量阵列的完全收敛性（英文）

本文研究同分布假设条件和随机控制要求下行负相依随机变量阵列最大值部分和的完全收敛性的问题,得到一些新的结果.这些结果推广和改进了已有关于行独立随机变量阵列和行负相依随机变量阵列的相关定理.作为应用,行负相依随机变量阵列的Chung型强大数定律被取得.     

任意B值随机变量序列关于条件期望的一类强极限定理

利用随机变量的截尾方法和条件三级数定理,研究任意B值随机变量序列的极限性质,得到了一类关于条件期望的强极限定理和鞅差序列收敛定理,推广了与此相应的一些结果和若干经典的强大数定律.     

两两PQD序列的完全收敛性和强大数定律

给出两两PQD序列部分和的几个不等式,研究了一类广泛的随机变量序列两两PQD列的收敛性质,得到了与PA序列相类似的完全收敛性和强大数定律的结果.     

次线性期望下弱负相关随机变量的性质及其强大数定律

强大数定律是非可加概率(或非线性期望)框架下的重要理论.目前己有许多有关非可加概率(或非线性期望)下独立同分布或负相关随机变量序列的强大数定律的研究文献.本文在非可加概率和次线性期望框架下,引入弱负相关随机变量的概念,并研究了弱负相关随机变量的有关性质.作为应用,本文还证明了弱负相关随机变量序列的强大数定律.     

一类适应随机变量序列的强极限定理

研究了一类适应随机变量序列的局部收敛性,推广了文献[1]中的结论.并在假定部分和序列为极限鞅时,得到了极限鞅的强极限定理.最后给出了*-mixing序列的强大数定律.     

Marcinkiewicz强大数定律的推广

本文讨论了非独立随机变量序列｛ｘｎ．ｎ≥１｝的Ｍａｒｃｉｎｋｉｅｗｉｃｚ强大数定律，对鞅差序列，－混合序列给出了ｓｎ／ｎ１／ｒ→０ａ．ｓ．的充分条件。     

任意随机变量序列的一个强极限定理

研究任意随机变量序列的强收敛性.利用鞅差序列级数收敛定理,证明了任意随机序列的一个强极限定理,作为推论,得到了马氏过程、鞅差序列及独立随机变量序列的强大数定律.