搜索到178篇“ Φ-混合序列“的相关文章
- φ-混合序列的随机中心极限定理
- 2018年
- 设{Xn,n≥1}为严平稳的φ-混合序列,{N_-n,n≥1}为一列非负整值随机变量序列,且与{X_n,n≥1}独立,随机部分和为S_N_n=Nn∑ =1X_i,在适当的假设条件下,利用φ混合序列的极限性质,证明了严平稳φ混合序列的随机中心极限定理,得到了Tn=S_N_n-ES_N_n/Var(S_N_n)^(1/2)依分布收敛于T(Z_1,Z_2),其中T(Z_1,Z_2)为Z_1和Z_2的线性函数,Z_1～N(0,1),Z_2为{N_n,n≥1}正则化后的极限分布.
- 邢峰邹广玉
- 关键词：Φ-混合序列
- φ-混合序列加权和的完全收敛性被引量：1
- 2018年
- 该文把Chen和Sung (文献[1])的一个关于同分布NA随机变量序列加权和最大值完全收敛性结果推广到了φ-混合随机变量序列情形.由于已有文献所用的工具本质上是部分和最大值指数型概率不等式,而对于φ-混合随机变量序列而言,没有那么好的指数型不等式,因此原有的证明方法已失效.该文将应用φ-混合随机变量序列部分和最大值的2-阶Marcinkiewicz-Zygmund矩不等式,结合再截尾方法,获得了理想的结果.该文的证明方法不同于已有结果的证明方法.
- 章志华陈平炎
- 关键词：Φ-混合序列加权和完全收敛性
- φ-混合序列加权和的矩完全收敛性（英文）
- 2014年
- 本文研究了φ-混合序列加权和的矩完全收敛性.利用矩不等式和截尾的方法,获得了φ-混合序列加权和的矩完全收敛性的充分条件.所得结果推广了Ahmed等(2002)及陈平炎和王定成(2010)的结论.
- 郭明乐吴升平徐春宇
- 关键词：Φ-混合加权和矩完全收敛性完全收敛性
- φ-混合序列加权和的强收敛性被引量：1
- 2014年
- 研究了φ-混合序列加权和的完全收敛性与矩完全收敛性,在较弱的条件下,获得了与蔡光辉(2008)类似的结论.作者同时指出,按照本文中方法,蔡光辉(2008)的定理可以被改进.
- 吴永锋
- 关键词：Φ-混合序列完全收敛性矩完全收敛性
- φ-混合序列部分和乘积的精确渐近性
- 2014年
- 利用关于φ-混合序列部分和乘积渐近分布的结果,对一般的边界函数和拟权函数获得了φ-混合序列部分和乘积的精确渐近性的一般形式.
- 邹广玉
- 关键词：Φ-混合序列部分和乘积精确渐近性
- 由φ-混合序列产生的长程相依过程的广义强逼近定理
- 2014年
- 设{X_k;k≥1}是由X_k=∑_(i=0)~βα_iε_(k-i)所定义的滑动平均过程,其中{ε_i;-∞混合相依变量序列,{α_i;i≥0}为满足条件α_i^i^(-α)l(i)的实数序列,l(i)为一缓变函数.当1/2<α<1时,{X_k;k≥1}为一长程相依过程.在Eε_0~2可能为无穷的条件下,对长程相依过程{X_k;k≥1}的部分和建立了一个更为一般性的强逼近定理.
- 李会杰傅可昂
- 关键词：强逼近
- 平稳φ-混合序列最近邻密度估计的相合速度被引量：3
- 2013年
- 设{(Xn;n≥1)}为平稳φ-混合序列,具有共同的密度函数f(x)。基于样本X1,X2,…,Xn,在f(x)满足适当的条件下得到了最近邻密度估计一般性逐点弱相合速度和强相合速度,并改进了柴根象的相合速度。
- 曾翔
- 关键词：最近邻密度估计
- φ-混合序列滑动和过程回归模型的相合性被引量：1
- 2013年
- 在误差为φ-混合序列的滑动和过程下,研究了其回归模型估计量的相合性问题。在一般的条件下,利用Cr不等式、Jensen不等式、Ho¨lder不等式、φ-混合序列的矩不等式及其权函数的一些性质,给出了此回归模型估计量的q-阶平均相合性和一致q-阶平均相合性,推广了已获得的部分结果。
- 唐玲
- 关键词：Φ-混合序列非参数回归模型
- φ-混合序列加权和的矩完全收敛性被引量：3
- 2012年
- 本文讨论了φ-混合序列的矩完全收敛性.在一定混合速度限制条件下得到了φ-混合序列加权和的矩完全收敛性成立的充分性条件,将相关的独立同分布随机变量的矩完全收敛性的结果推广到了φ-混合序列情形.
- 章志华陈平炎
- 关键词：Φ-混合序列加权和完全收敛性
- φ-混合序列Strassen重对数律的一个推广及其应用被引量：1
- 2012年
- 本文针对φ-混合相依变量,在其方差可能为无穷的条件下,建立了一个广义Strassen重对数律,一定程度上推广了先前的结论.作为应用,建立了部分和乘积的广义Strassen重对数律.
- 傅可昂张立新
- 关键词：重对数律乘积
