行为m- NA阵列的完全收敛性

在研究m- NA阵列行和的收敛性质的基础上,利用截尾方法和矩不等式获得了m- NA阵列的完全收敛性定理.所得结果推广了文献[9]中的研究结果(m- NA随机变量序列要弱于NA随机变量序列).     

复值独立随机变量序列部分和的收敛性

得到复值独立随机变量序列部分和同收敛性有关的几个定理.     

复值独立同分布随机变量序列部分和的完全收敛性

利用概率不等式,研究了复值独立同分布随机变量序列部分和的完全收敛性,得到复值独立同分布随机变量序列部分和同完全收敛性有关的几个定理．     

NA列加权和的完全收敛性

研究了不同分布NA列加权和的完全收敛性,证明了一般双下标加权系数的加权部分和的完全收敛性     

NA随机变量序列加权和的几乎处处收敛性

研究了NA随机变量序列加权和的几乎处处收敛性,利用截尾法和Borel-Cantelli引理,证明了加权系数ank为列阵情形的强收敛性,推广了独立随机序列加权和的强收敛性。     

模糊随机变量序列的均方收敛性

给出二阶模糊随机变量和模糊随机变量序列均方收敛的概念,证明了一些相关的性质。     

随机变量阵列的一个强大数律

随机变量序列的大数定律在概率极限理论和数理统计中扮演着重要的角色,经典的大数律主要是研究独立同分布的随机变量序列,后来许多学者致力于减弱独立同分布这一条件,或将随机变量序列推广到随机变量阵列.文章主要研究任意随机变量阵列的强大数律,利用Borel-Cantelli引理和鞅差序列的结论,通过推理论证,得到了任意随机变量阵列的一个强大数律,并且作为特例,得到了随机变量序列加权和的强大数律.     

一类相关随机变量序列的完全收敛性

利用demisubmartingale的Chow最大值不等式,讨论了一类相关随机变量序列的完全收敛性,并由此得到相关随机变量序列的强大数定律.     

ρ混合随机变量列部分和最大值的极限特性

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。     

可测函数序列的完全收敛性

讨论了可测函数序列完全收敛与几乎一致收敛、几乎处处收敛、依测度收敛之间的关系,并给出了它的两个常用性质和一个判定定理。     

LNQD随机变量序列生成的移动平均过程的完全收敛性

设{Yi;-∞相似文献   

NA随机变量序列的Chung-Teicher型强大数定律

将独立序列情形时经典的Kolmogorov、Chung和Teicher型的强大数律推广到NA序列,利用最大值矩不等式以及Fazekas-Klesov定理,给出了Chung-Teicher型的强大数定律。文中的推论给出了将定理条件具体化的强大数定律,使定理具有现实意义。     

随机三角级数收敛性与Paley-Zygmund定理的推广

利用Beppo-Levi定理和Hlder不等式,以及Minkowski不等式研究了随机级数∑∞n=1X2n的收敛性,其中{Xn}是随机变量序列,在此基础上讨论了随机级数∑∞n=1an Xn的收敛性,其中{Xn}为正项同分布随机变量序列。将Paley-Zygmund定理推广到更一般的情形。     

两两NQD列的完全收敛和强大数定律

把定理A中的条件∑Egi（Xi）/gi（ai）〈∞ from i=1 to ∞改为∑∑Egi（Xi）/gi（an）〈∞ from n=1 to ∞ from i=1 to n,得出一些两两NQD列的完全收敛结论,并利用此结论将独立情形的强大数定律推广到两两NQD列的强大数定律。