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【6h】

AANA随机变量序列的Lr收敛和完全收敛及其在半参模型中的应用

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目录

声明

摘要

符号说明

第一章 引言

§1.1 研究背景

§1.2 预备知识

§1.3 常用的不等式及相关引理

第二章 AANA序列的完全矩收敛性和Lr收敛性

§2.1 背景知识

§2.2 主要结果及其证明

第三章 AANA序列加权和的Lr收敛性和完全收敛性

§3.1 AANA序列加权和的Lr收敛性

§3.2 AANA序列加权和的完全收敛性

第四章 AANA误差下半参数回归模型中估计量的相合性

§4.1 模型介绍

§4.2 主要结果及其证明

§4.3 数值模拟

第五章 结束语

参考文献

致谢

读研期间科研情况

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摘要

极限理论问题是概率论与数理统计的一个重要研究方向,主要是以随机变量序列和分布函数序列的收敛性为研究基础.鉴于在实际问题中,大量随机事件的发生是不独立的,相依性概念随之而来,并且在很多领域有着广泛的应用,如保险精算,生存分析,经济决策等.本文讨论相依样本AANA随机变量序列的完全收敛性、完全矩收敛性和Lr收敛性,并给出在半参数回归模型中的应用.
  首先在适当的条件下,通过利用AANA随机变量的Marcinkiewicz-Zygmund型矩不等式和Rosenthal型矩不等式,讨论AANA随机变量序列最大值部分和的完全矩收敛性,其结果推广了Gsn和Chen[1]在NA样本下得到的结论,并继续探讨了Lr收敛性.
  其次,应用截尾的方法,得到AANA随机变量加权和在随机控制的条件下的Lr收敛和完全收敛,并作为完全收敛结果的应用,得到Marcinkiewicz-Zygmund型强大数定律.
  最后,考虑半参数回归模型yi=xiβ+g(ti)+σiei,i=1,2,...,n,n≥1,其中σ2i=f(ui),(xi,ti,ui)为已知设计点列.在适当的条件下,利用之前得到的结论,研究当误差为AANA变量时,未知参数β和未知函数g的最小二乘估计与加权最小二乘估计的相合性,特别是矩相合性和完全相合性,所得结果推广文献周和胡[2]中关于误差为NA变量的相应结论.并且利用R软件得到相应的模拟结果,直观地反映了我们的结论.

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