版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請(qǐng)進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)
文檔簡(jiǎn)介
1、本文主要討論了LPQD(Linear Positively Quadrant Dependent)隨機(jī)變量序列的最大值不等式,證明了LPQD隨機(jī)變量序列的Kolmogrov型不等式和Hajek-Renyi型不等式,繼而作為應(yīng)用,運(yùn)用所得到的最大值不等式建立了一系列LPQD隨機(jī)變量序列的強(qiáng)大數(shù)定律,所得結(jié)論分別推廣了Prakasa Rao,Birkel,Newman-Wright和Matula關(guān)于PA序列的相關(guān)結(jié)論;其次還對(duì)與 LPQD隨
2、機(jī)變量序列有緊密聯(lián)系的兩兩PQD(Positively Quadrant Dependent)隨機(jī)變量序列討論了它的一些極限性質(zhì).本文共分六章,內(nèi)容如下:
第一章緒論部分簡(jiǎn)要介紹了本課題的選題背景,國(guó)內(nèi)外研究近況,并概述了本文的主要工作及其研究意義.
第二章是引言部分介紹了與研究對(duì)象相關(guān)的基本概念,性質(zhì),命題,引理.
第三章主要證明了LPQD隨機(jī)變量序列的幾種不同類型的最大值不等式,其中包括一個(gè)積分不等式,
3、一個(gè)Kolmogrov型不等式和一個(gè)Hajek-Renyi型不等式;同時(shí),還得到了上述積分不等式的一系列應(yīng)用.
第四章主要討論了LPQD隨機(jī)變量序列的強(qiáng)大數(shù)定律.第三章得到了一個(gè)LPQD隨機(jī)變量序列的積分形式的最大值不等式,在此基礎(chǔ)上建立了一個(gè)LPQD隨機(jī)變量序列的強(qiáng)大數(shù)定律,并將所得結(jié)果分別推廣了Newman-Wright和Birkel關(guān)于PA(Positively Associated)序列的相關(guān)結(jié)論;另外,在Hajek-
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請(qǐng)下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請(qǐng)聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容里面會(huì)有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 眾賞文庫(kù)僅提供信息存儲(chǔ)空間,僅對(duì)用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對(duì)用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對(duì)任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
- 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請(qǐng)與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時(shí)也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對(duì)自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 若干相依隨機(jī)變量序列的不等式及其強(qiáng)收斂性質(zhì)的研究.pdf
- 相依隨機(jī)變量序列的極限定理.pdf
- 相依隨機(jī)變量序列的極限性質(zhì).pdf
- 相依隨機(jī)變量序列的完全收斂性.pdf
- 相依隨機(jī)變量序列的強(qiáng)極限定理.pdf
- 混合相依隨機(jī)變量序列的收斂性質(zhì).pdf
- m-NA隨機(jī)變量的矩不等式及其應(yīng)用.pdf
- 混合相依隨機(jī)變量序列的強(qiáng)極限定理.pdf
- 幾類相依隨機(jī)變量序列的大偏差估計(jì)及其大數(shù)定律.pdf
- 相依隨機(jī)變量乘積的相關(guān)研究.pdf
- 混合相依隨機(jī)變量序列極限理論的若干結(jié)果.pdf
- 重尾相依隨機(jī)變量和的漸近性質(zhì)及其應(yīng)用.pdf
- 相依隨機(jī)變量的強(qiáng)收斂性.pdf
- 相依隨機(jī)變量序列加權(quán)和的矩完全收斂性.pdf
- Sarmanov相依隨機(jī)變量乘積的漸近性質(zhì)及其應(yīng)用研究.pdf
- 6114.m相依隨機(jī)變量的中偏差
- 重尾相依隨機(jī)變量和漸近分布.pdf
- 幾類相依隨機(jī)變量的強(qiáng)極限定理.pdf
- 相依隨機(jī)變量極限理論的若干結(jié)果.pdf
- 25469.相依隨機(jī)變量隨機(jī)和的漸近尾性態(tài)
評(píng)論
0/150
提交評(píng)論