NSD随机变量加权和的强收敛性及应用

黄翔; 汪春华

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NSD随机变量加权和的强收敛性及应用

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文章主要研究负超可加相依(negatively superadditive dependent,NSD)随机变量序列的强收敛性。利用NSD随机变量序列的Rosenthal型极大值不等式建立了NSD随机变量序列加权和的完全收敛性,并且在同样的条件下得到了较完全收敛性更强的完全矩收敛性的结果,所得结果推广并改进了负相协(negatively associated,NA)序列相应的结果。作为主要结果的应用,该文进一步得到了关于NSD随机变量加权和的强大数律并给出了数值模拟。

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来源
《合肥工业大学学报：自然科学版》 |2018年第11期|1579-1584|共6页
作者
黄翔; 汪春华;
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作者单位

安徽中医药大学医药信息工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类极限理论;
关键词
完全收敛性; 完全矩收敛性; 加权和; 负超可加相依(NSD)随机变量; 强大数律;

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