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相似文献
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1.
对ψ-混合平稳序列,证明其部分和的轨道的大偏差原理成立  相似文献   

2.
本文把 Cramer 关于独立同分布随机变量序列部分和的大偏差的一个定理推广到独立不同分布随机变量序列的情形,获得了如下结果:定理设{X_j)j>1是实值独立随机变量序列,F_j(x)是 X_j 的分布,如果  相似文献   

3.
利用ND随机变量序列的矩不等式、极大值不等式以及随机变量的截尾方法,重点研究了ND随机变量序列部分和的大偏差结果和强收敛性,推广了文献中一些相依随机变量序列的若干相应结果.  相似文献   

4.
研究了ρ混合序列的收敛性质,利用得到的结果和ρ混合序列的矩不等式讨论了ρ混合序列乘积和的强收敛性质.  相似文献   

5.
刘艳  胡亦钧 《中国科学A辑》2005,35(10):1143-1154
设{Xn; n≥1}是重尾平稳非负随机变量序列, 研究其部分和 Sn=X1+X2+…+Xn的对数渐近性质. 对于适当的x, 在混合条件下, 给出了估计P(Sn>nx)≈n−αx+1, 其中α是特定的参数. 验证了Gantert提出的相关的猜想, 并且证明了所谓的上确界大偏差原理.  相似文献   

6.
E—值独立随机变量部分和大偏差及应用   总被引:2,自引:0,他引:2  
本文给出了E-值随机变量之部分和大偏差定理(E是一类局部凸空间)。作为其应用,解决了独立弱收敛随机变量列的经验分布的大偏差问题,从而推广了Donsker-Varadhan的结果。  相似文献   

7.
设{Xn,n≥1}是随机变量序列.文[4]在二阶矩限制下,获得了任意随机变量序列的Hajek-Renyi型不等式,并给出了随机变量序列的强大数定律.本文利用胡舒合等获得的强大数定律,给出了随机变量序列的一些几乎必然收敛性,并给出了结果在PA,NA和两两NQD序列场合下的应用.  相似文献   

8.
设{Xi,I∈N)是平稳NA随机变量序列且ψ-(1)>0.记经验测度δn=1/n∑I=1δxi,n≥1,借助于弱收敛拓扑下的开集与β度量下的开球之间的关系,证明了{P{δn∈·},n→∞}在(M1(R),ω→)上满足大偏差原理.  相似文献   

9.
设{X_i,i∈N)是平稳N A随机变量序列且ψ_(1)>0.记经验测度δ_n=1/n■,借助于弱收敛拓扑下的开集与β度量下的开球之间的关系,证明了{P{δ_n∈·},n→∞}在(M_1(R),■)上满足大偏差原理.  相似文献   

10.
本文给出了E-值随机变量之部分和的大偏差定理(E是一类局部凸空间).作为其应用,解决了独立弱收敛随机变量列的经验分布的大偏差问题,从而推广了Donsker-Varadhan的结果。  相似文献   

11.
本文在一些适当的条件下得到了多风险模型中负相伴随机阵列的精致大偏差,推广了一些已知的结果,同时表明在多风险模型中负相伴结构对精致大偏差同样不具有敏感性.  相似文献   

12.
郭晓燕  孔繁超 《数学季刊》2007,22(2):282-289
This paper is a further investigation of large deviations for sums of random variables S_n=sum form i=1 to n X_i and S(t)=sum form i=1 to N(t) X_i,(t≥0), where {X_n,n≥1) are independent identically distribution and non-negative random variables, and {N(t),t≥0} is a counting process of non-negative integer-valued random variables, independent of {X_n,n≥1}. In this paper, under the suppose F∈G, which is a bigger heavy-tailed class than C, proved large deviation results for sums of random variables.  相似文献   

13.
Large Deviations for Sums of Independent Heavy-Tailed Random Variables   总被引:1,自引:0,他引:1  
We obtain precise large deviations for heavy-tailed random sums , of independent random variables. are nonnegative integer-valued random variables independent of r.v. (X i )i N with distribution functions F i. We assume that the average of right tails of distribution functions F i is equivalent to some distribution function with regularly varying tail. An example with the Pareto law as the limit function is given.  相似文献   

14.
文献[1]对于一些经典重尾随机变量的随机和大偏差作了有意义的讨论,本文则讨论了另外一些同样有用的重尾随机和的大偏差.  相似文献   

15.
负相依随机变量之和的概率大偏差不等式   总被引:1,自引:0,他引:1  
刘立新  王贵保 《应用数学》1998,11(3):103-108
本文建立了负相依随机变量序列的概率大偏差不等式,并推广了以往文献的结果.  相似文献   

16.
在负象限相依结构下, 得到了支撑在 (-∞,∞) 上的 D 族随机变量非中心化以及中心化部分和的精致大偏差. 同时, 还在较弱的条件下, 得到了相应的中心化随机和的精致大偏差.  相似文献   

17.
在负象限相依结构下,得到了支撵在(-∞,∞)上的(D)族随机变量非中心化以及中心化部分和的精致大偏差.同时,还在较弱的条件下,得到了相应的中心化随机和的精致大偏差.  相似文献   

18.
Leonas Saulis 《Acta Appl Math》1999,58(1-3):291-310
The work is designated for obtaining asymptotic expansions and determination of structures of the remainder terms that take into consideration large deviations both in Cramer zones and Linnik power zones for the distribution function of sums of independent nonidentically distributed random variables (r.v.). In this scheme of summation of r.v., the results are obtained first by mainly using the general lemma on large deviations considering asymptotic expansions for an arbitrary r.v. with regular behaviour of its cumulants [11]. Asymptotic expansions in the Cramer zone for the distribution function of sums of identically distributed r.v. were investigated in the works [1,2]. Note that asymptotic expansions for large deviations were first obtained in the probability theory by J. Kubilius [3].  相似文献   

19.
Let {X, X_k : k ≥ 1} be a sequence of independent and identically distributed random variables with a common distribution F. In this paper, the authors establish some results on the local precise large and moderate deviation probabilities for partial sums S_n =sum from i=1 to n(X_i) in a unified form in which X may be a random variable of an arbitrary type,which state that under some suitable conditions, for some constants T 0, a and τ 1/2and for every fixed γ 0, the relation P(S_n- na ∈(x, x + T ]) ~nF((x + a, x + a + T ]) holds uniformly for all x ≥γn~τ as n→∞, that is, P(Sn- na ∈(x, x + T ]) lim sup- 1 = 0.n→+∞x≥γnτnF((x + a, x + a + T ])The authors also discuss the case where X has an infinite mean.  相似文献   

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