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WOD样本下密度函数核估计的强相合性 总被引:1,自引:0,他引:1
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. 相似文献
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次线性期望提供了一个非常灵活的框架来对不确定的现象概率问题建立模型,大量的问题引起许多人的兴趣.在本文中,通过利用次线性期望的概率不等式,我们得到Marcinkiewicz’s强大数定律. 相似文献
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本文利用NA序列的弱收敛定理及概率不等式,证明了其完全矩收敛精确渐近性的一般结果,改进并推广了已有的结果. 相似文献
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本文对满足Pareto分布的随机变量建立了一些大数律,从而将经典概率空间中的相关结论推广到次线性期望空间中.基于Pareto分布,获得了一些独立随机变量序列加权和的弱大数律和强大数律. 相似文献
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在本文中我们讨论了不同分布负相关随机变量加权和的强定律.在一个有限矩生成函数的条件下,一些有关负相关随机变量加权和的强定律被获得.这些结果推广了Soo HakSung[4]关于独立同分布随机变量的相应结论.我们的结果也概括了Mi Hwa Ko和Tae SungKim[7]获得的相关结论,同时使得Nili Sani H R和Bozorgnia A[9]所取得的结果更加形象. 相似文献
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假设{X_n,n≥1}为一列严平稳的NA随机变量,期望为零,方差有限.设S_n=∑_(i=1)~n∑X_i,M_n=max_(1≤i≤n)|S_i|.在适当的条件下,得到了一类NA序列部分和部分和最大值重对数矩收敛的精确渐近性. 相似文献
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该文利用AANA随机变量序列的矩不等式,获得了不同分布条件下AANA随机变量阵列加权和的完全矩收敛性,所得结果推广和改进了Baek等[1]和Wang等[12]的结果. 相似文献
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(ρ)-混合序列的不变原理 总被引:7,自引:2,他引:7
吴群英 《纯粹数学与应用数学》2003,19(1)
给出一类较广泛的(ρ)-混合序列,并证明了在一定的矩条件下,(ρ)-混合序列的不变原理成立. 相似文献
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