版權(quán)說(shuō)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、概率極限理論不僅是概率論的主要分支之一,而且也是概率論其它分支和數(shù)理統(tǒng)計(jì)的重要理論基礎(chǔ).前蘇聯(lián)著名的概率學(xué)家Kolmogorov曾說(shuō)過(guò):”概率論的價(jià)值只有通過(guò)極限定理才能被揭示,沒(méi)有極限定理就不可能去理解概率論中的基本概念的真正含義.”經(jīng)典的中心極限定理是概率論的重要基礎(chǔ),它廣泛應(yīng)用于統(tǒng)計(jì)、自然科學(xué)、工程學(xué)和經(jīng)濟(jì)學(xué).它的方法和結(jié)果將繼續(xù)對(duì)概率論的其它分支,數(shù)理統(tǒng)計(jì)和它們的應(yīng)用產(chǎn)生巨大影響.而對(duì)幾乎處處極限定理和自賦范極限理論的研究則是近
2、幾十年來(lái)概率極限理論研究中的兩個(gè)重要方向.本文主要對(duì)幾乎處處極限定理和自賦范極限理論進(jìn)行研究. 對(duì)獨(dú)立同分布的隨機(jī)變量序列{Xn,n≥1),Brosamler(1988)和Schatte(1988)首先獨(dú)立地發(fā)現(xiàn)了幾乎處處中心極限定理(ASCLT),他們得到:如果{Xn,n≥1)是具有均值為零方差為1的獨(dú)立同分布隨機(jī)變量序列,Sn=∑i=1nXi,且E|Xi|2+δ<∞(δ>0),則對(duì)所有xlimn→∞1/lonnn∑i=11/
3、iI{si/√i≤x}1/√2π∫x-∞e-u2/2dua.s.成立,其中I是示性函數(shù).自此以后,許多作者研究了幾乎處處中心極限定理.Lacey和Philipp(1990),Schatte(1991),Cs(o)rg(o)和Horváth(1992),Berkes和Dehling(1994),Berkes(1995)等得到了獨(dú)立同分布隨機(jī)變量序列的幾乎處處極限定理.Berkes和Dehling(1993),Berkest和Csáki(2
4、001)則考慮了獨(dú)立不同分布隨機(jī)變量序列的幾乎處處中心極限定理.而Peligrad和Shao(1995),Lesigne(1999)研究了相依隨機(jī)變量的幾乎處處中心極限定理.幾乎處處極限定理的一般形式是:如果{Xn,n≥1)是一隨機(jī)變量序列,部分和Sn=∑i=1nXi對(duì)某些常數(shù)序列{an},{bn}和某一具有非退化分布函數(shù)G的隨機(jī)變量y滿足(Sn-an)/bnD→Y,則在一定的條件下,對(duì)G的任意連續(xù)點(diǎn)x有l(wèi)imn→∞1/lognn∑i=
5、1i/iI{Si-ai/bi≤x}=G(x)a.s.成立.Fahrner和Stadtmfiller(1998),Cheng等(1998),F(xiàn)ahrner(2000)和Stadtmiiller(2002)證明了獨(dú)立同分布隨機(jī)變量的最大值的幾乎處處極限定理.Berkes和Csáki(2001)得到獨(dú)立隨機(jī)變量的非線性泛函的幾乎處處極限定理.由他們的結(jié)論立即可得部分和幾乎處處極限定理的類似結(jié)果:部分最大值、極值順序統(tǒng)計(jì)量、經(jīng)驗(yàn)分布函數(shù)、局部時(shí)
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無(wú)特殊說(shuō)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(méi)有圖紙預(yù)覽就沒(méi)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
- 相依隨機(jī)變量序列的強(qiáng)極限定理.pdf
- 混合相依隨機(jī)變量序列的強(qiáng)極限定理.pdf
- 幾類相依隨機(jī)變量的強(qiáng)極限定理.pdf
- 負(fù)相依隨機(jī)變量的若干極限定理.pdf
- 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
- 隨機(jī)變量序列的強(qiáng)極限定理.pdf
- 模糊隨機(jī)變量序列的極限定理.pdf
- 幾類均值相依型隨機(jī)變量的極限定理.pdf
- 相依隨機(jī)變量的極限定理及其在金融保險(xiǎn)中的應(yīng)用.pdf
- 混合相依隨機(jī)變量序列極限理論的若干結(jié)果.pdf
- 幾類新型相依條件下隨機(jī)變量的極限定理.pdf
- 隨機(jī)變量序列的一類強(qiáng)極限定理.pdf
- Cayley樹(shù)上非對(duì)稱馬氏鏈及任意相依隨機(jī)變量序列強(qiáng)極限定理的若干研究.pdf
- 隨機(jī)變量組列的極限定理.pdf
- 相依隨機(jī)變量極限理論的若干結(jié)果.pdf
- 相依隨機(jī)變量序列的完全收斂性.pdf
- 混合相依隨機(jī)變量序列的收斂性質(zhì).pdf
- 關(guān)于相依隨機(jī)變量加權(quán)和的極限性質(zhì).pdf
- 相依隨機(jī)變量乘積的相關(guān)研究.pdf
評(píng)論
0/150
提交評(píng)論