实值鞅差序列的Euler大数定律

研究了实值鞅差序列的Euler大数定律,得到了实值鞅差序列的Euler强(弱)大数定律成立的充分条件.     

实值鞅差序列配重和的大数定律

研究了实值鞅差序列配重和的大数定律,得到了实值鞅差序列配重和的强、弱大数定律成立的充分条件.     

实值鞅差序列配重和的大数定律

研究了实值鞅差序列配重和的大数定律 ,得到了实值鞅差序列配重和的强、弱大数定律成立的充分条件 .     

实值鞅差序列的Cesaro和的大数定律

得到了实值鞅差序列的Ｃｅｓａｒｏ和满足强、弱大数定律的充分条件，设｛Ｆｎ｝是Ｆ的递增子σ代数序列，｛Ｘｎ∈Ｌ１（Ｆｎ）；ｎ＝０，１，…｝是同分布实值鞅差序列，获得的两个结果在文中作了介绍．     

鞅差序列收敛定理的一个推广及应用

通过引用一个一元泛函，推广了Kronecker引理，由此得到了鞅差序列的一个强极限定理，推广了经典的鞅差序列收敛定理，同时应用到一个二元泛函的强大数定律中。     

鞅差序列收敛定理的一个推广及应用

通过引用一个一元泛函,推广了Kronecker引理,由此得到了鞅差序列的一个强极限定理,推广了经典的鞅差序列收敛定理,同时应用到一个二元泛函的强大数定律中。     

B值极限鞅及L_1极限鞅差序列的大数定律

运用极限鞅的分解及p一致光滑空间的性质讨论了取值于p一致光滑的Ba-nach空间的极限鞅及L1极限鞅差序列的大数定律。     

半参数模型误差为鞅差序列的r阶矩相合性

利用偏残差法并综合最小二乘法,给出了半参数回归模型中参数β和非参数g(t)的、(t),在误差为鞅差序列时,得到了、(t)的r(r≥2)阶矩相合性.     

随机指标鞅序列的收敛性

主要讨论了以停时序列{τn}n∈N作为鞅序列{xn}n∈N的指标时,序列{xτn}n∈N的收敛性问题.     

线性模型中鞅差误差条件下回归系数L.S.估计的平均相合性

本文中,我们讨论了线性回归模型y_i=X_i~(?)β+e_i i=1,2,…的随机误差(e_i)是鞅差序列的条件下,给出了回归系数β的最小二乘估计的r-平均相合性.     

独立随机变量序列的强大数定律

将刘文的分析方法应用于独立随机变量序列,得到了序列服从强大数定律的一个与指数矩相关的充分条件如下:存在一个正数δ使得对所有正整数n,δX_n 与-δX_n的指数矩都有限,且对趋于无穷的正数序列{b_n},λΧ_j的指数矩的λ分之一次幂的自然对数与-λΧ_j的指数矩的一λ分之一次幂的自然对数的差,被b_n除,对j从1到n求和,和式当n趋于无穷时的上极限当正数入趋于零时收敛于零。     

随机变量序列与指数分布序列的比较及若干强偏差定理

利用对数似然比作为一般非负连续型随机变量序列相对于服从指数分布的独立但不同分布随机变量序列偏差的一种随机性度量，运用鞅理论及分析方法，研究了一类随机变量序列加权和的用不等式表示的极限定理，即强偏差定理。     

B值渐近鞅的弱大数定律

在Banach空间B具有RNP ,对偶可分和p阶光滑性 (1≤p≤ 2 )条件下 ,讨论了B值渐近鞅的弱大数定律 ,给出了一些有意义的结果和相关证明 .     

B值L''''极限鞅的弱大数定律

证明了Ｂ值Ｌ＇极限鞅α＝（ｘｎ，）ｎ≥１，若对递增的正实数列｛Ｑｎ｝，０＜αｎ↑∞（ｎ→∞），满足弱大数定律成立的一个条件．     

复值独立随机变量序列的强大数定律

得到复值独立随机变量序列的几个强大数定理.     

一类随机变量序列加权和的强大数定律

研究一类被随机控制的随机变量序列加权和的Marcinkiewicz -Zygmund型强大数定律.在满足Rosenthal型不等式的情况下得到了比经典Marchinkiewicz -Zygmund型强大数定律稍强的大数定律,并将所得结论推广到了更为广泛的一类随机变量序列上.