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相似文献
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1.
讨论了不同分布~↑ρ混合序列加权和的完全收敛性和强收敛性,推广了Stout和Thrum定理。  相似文献   

2.
讨论了不同分布(ρ)混合序列加权和的完全收敛性和强收敛性,推广了Stout和Thrum定理.  相似文献   

3.
不同分布混合序列的完全收敛性   总被引:1,自引:0,他引:1  
讨论了ρ~混合序列的完全收敛性质,利用矩不等式,通过截尾等手法,获得了几乎与独立情形完全一样的Baum和Katz的完全收敛定理.  相似文献   

4.
不同分布^~φ混合序列的强收敛性   总被引:3,自引:0,他引:3  
讨论了不同分布^~φ混合序列的强收敛性,获得了与独立情形几乎一致的结果,推广了著名的Kolmogmv强大数律.  相似文献   

5.
讨论了ρ-混合序列的完全收敛性和Marcinkiewicz强大数律,获得了与独立情形完全一样的Baum和Katz定理和Marcinkiewicz强大数律。  相似文献   

6.
7.
不同分布(ψ)混合序列的强收敛性   总被引:3,自引:1,他引:3  
讨论了不同分布(ψ)混合序列的强收敛性,获得了与独立情形几乎一致的结果,推广了著名的Kolmogrov强大数律.  相似文献   

8.
讨论了不同分布φ~混合序列的强收敛性,获得了与独立情形几乎一致的结果,推广了著名的Kolmogrov强大数律.  相似文献   

9.
φ混合序列加权和的完全收敛性和强收敛性   总被引:4,自引:4,他引:4  
随机变量取值的统计规律性往往通过大量的重复观测来体现,对大量重复观测作数学处理的常用方法是极限理论.独立同分布随机变量的极限理论已经很完善,近年来混合序列的极限理论发展较快,有的结果已接近独立同分布情形.讨论了一类较广泛的φ混合序列加权和的收敛性质,获得了它的完全收敛性和强收敛性等性质.  相似文献   

10.
(ψ)混合序列加权和的完全收敛性和强收敛性   总被引:2,自引:1,他引:2  
随机变量取值的统计规律性往往通过大量的重复观测来体现,对大量重复观测作数学处理的常用方法是极限理论.独立同分布随机变量的极限理论已经很完善,近年来混合序列的极限理论发展较快,有的结果已接近独立同分布情形.讨论了一类较广泛的(ψ)混合序列加权和的收敛性质,获得了它的完全收敛性和强收敛性等性质.  相似文献   

11.
利用(ρ~)混合随机变量的矩不等式获得了以ank为加权系数的(ρ~)混合随机变量序列加权和最大值的强收敛性,所得结论概括并推广了独立情形的相应结果.  相似文献   

12.
随机变量取值的统计规律性往往通过大量的重复观测来体现,对大量重复观测作数学处理的常用方法是极限理论.独立同分布随机变量的极限理论已经很完善,近年来混合序列的极限理论发展较快,有的结果已接近独立同分布情形.讨论了一类较广泛的 φ混合序列加权和的收敛性质,获得了它的完全收敛性和强收敛性等性质.  相似文献   

13.
讨论了不同分布混合序列加权和的完全收敛性和强收敛性,推广了Stout和Thrum定理。  相似文献   

14.
讨论了(ρ~)混合随机变量序列在假定Cesàroα可积情况下部分和最大值的极限特性,得到了其完全收敛性和平均收敛性,所得结果改进并且推广了相关文献中的结论.  相似文献   

15.
设{K;n≥1}为φ-混合序列,若存在一个随机变量X,使得当X→+∞时,有sup P(I Xn I≥x)〈〈P(IXI≥x),该文在没有强平稳或者同分布等条件的限制之下,在一定的混合速度下,建立了随机变量序列尾概率级数的收敛性和矩的存在性之间的关系。  相似文献   

16.
利用混合随机变量的矩不等式获得了以ank为加权系数的ρ槇混合随机变量序列加权和最大值的强收敛性,所得结论概括并推广了独立情形的相应结果。  相似文献   

17.
讨论了~↑ρ混合序列的Kolmogorov强大数定律,并推广到了在一类广泛的条件下的不同分布的情形。  相似文献   

18.
讨论了(ρ) 混合序列的Kolmogorov强大数定律,并推广到了在一类广泛的条件下的不同分布的情形.  相似文献   

19.
讨论了混合随机变量序列在假定Cesàro α可积情况下部分和最大值的极限特性,得到了其完全收敛性和平均收敛性,所得结果改进并且推广了相关文献中的结论。  相似文献   

20.
(φ~)混合序列的几乎处处收敛速度   总被引:3,自引:2,他引:3  
讨论了(φ~)混合序列的强收敛性.利用截尾、矩不等式、矩和级数收敛的关系、Borel-Cantelli引理、Cr不等式、Morkov不等式等,获得了与独立情形几乎一致的结果,推广了著名的Marcinkiewicz-Zygmund强大数律.有助于其它相依变量极限性质的研究.  相似文献   

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