复值独立同分布随机变量序列部分和的完全收敛性

1

作者 来向荣 程维虎 《北京工业大学学报》 CAS CSCD 2000年第3期82-85,共4页

利用概率不等式，研究了复值独立同分布随机变量序列部分和的完全收敛性，得到复值独立同分布随机变量序列部分和同完全收敛性有关的几个定理．

关键词 复值独立同分布随机变量序列 依概率收敛 以概率1收敛 完全收敛性

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复值独立随机变量序列的弱大数定律 被引量：4

2

作者 胡振淑 来向荣 《北京工业大学学报》 CAS CSCD 2000年第2期111-114,共4页

得到复值独立随机变量序列的几个弱大数定理．

关键词 复值独立随机变量序列 弱大数定律 充要条件

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复值独立随机变量序列的强大数定律 被引量：3

3

作者 胡振淑 来向荣 《北京工业大学学报》 CAS CSCD 2000年第4期108-110,共3页

得到复值独立随机变量序列的几个强大数定理．

关键词 复值独立随机变量序列 强大数定律 随机强大数定律

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复值独立随机变量序列部分和的收敛性

4

作者 胡振淑 来向荣 《北京工业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2001年第2期183-186,共4页

得到复值独立随机变量序列部分和同收敛性有关的几个定理．

关键词 复值独立随机变量序列 依概率收敛 依分布收敛

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任意m值随机变量序列与独立序列的比较及其极限性质

5

作者 刘文 顾巧论 《数学物理学报（A辑）》 CSCD 北大核心 1995年第2期163-167,共5页

设｛Ｘ，ｎ≥１｝是在Ｓ＝｛１，２，…，ｍ｝中取值的随机变量序列，其联合分布为ｐ（ｘ１，…，Ｘｎ），（ｐ１１，ｐ１２，…，ｐ１ｍ）（ｉ＝１，２，…）是Ｓ上的一列分布，ｋ∈Ｓ，Ｓｎ（ｋ，ω）是ｋ在序列Ｘ１（ω〕，Ｘｎ。（... 设｛Ｘ，ｎ≥１｝是在Ｓ＝｛１，２，…，ｍ｝中取值的随机变量序列，其联合分布为ｐ（ｘ１，…，Ｘｎ），（ｐ１１，ｐ１２，…，ｐ１ｍ）（ｉ＝１，２，…）是Ｓ上的一列分布，ｋ∈Ｓ，Ｓｎ（ｋ，ω）是ｋ在序列Ｘ１（ω〕，Ｘｎ。（ω）中出现的次数　（Ｘ１，…，Ｘｎ）称为｛Ｘｉ，１≤ｉ≤ｎ｝相对于乘积分布　的对数似然比，Ｓｎ（ｋ，ω）　称为Ｓｎ（ｋ，ω）与以　为分布的独立随机变量序列中ｋ的期望出现次数的偏差．本文得到此偏差与对数似然比之间的若干极限关系． 展开更多

关键词 m值随机变量 随机变量序列 独立序列 极限性质

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Banach空间值独立随机变量序列的Hàjek-Rènyi不等式

6

作者 朱永刚 于林 《三峡大学学报（自然科学版）》 CAS 2007年第3期276-278,共3页

证明了Banach空间值独立随机变量序列的Hàjek-Rènyi型不等式,并利用该不等式证明了Banach空间值独立随机变量序列的强大数定律,所得结果刻画了Banach空间的p型性质.

关键词 Hajek-Renyi不等式 Banach空间值独立随机变量序列 强大数定律 Rademacher P型

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非独立不同分布的随机变量序列的强大数定律 被引量：2

7

作者 柳刚 《华中师范大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 1999年第3期333-337,共5页

将柯尔莫哥洛夫强大数定律推广到不独立不同分布的情形

关键词 强大数定律 随机变量序列 非独立不同分布

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随机变量序列最大值的局部几乎处处中心极限定理 被引量：3

8

作者 赵胜利 彭作祥 《西南大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2008年第1期42-45,共4页

在一定条件下得到了最大值的局部几乎处处中心极限定理.

关键词 最大值 局部几乎处处中心极限定理 独立同分布随机变量序列

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随机变量序列几乎处处收敛的几个等价命题 被引量：1

9

作者 钟镇权 《三峡大学学报（自然科学版）》 CAS 2005年第2期183-185,共3页

由随机变量序列几乎处处收敛可推出其依概率收敛,进而可推出其依分布收敛,可见判别几乎处处收敛的重要性.给出了它的几个等价命题,同时还证明了独立随机变量和序列几乎处处收敛等价于依概率收敛,亦等价于依分布收敛.

关键词 几乎处处收敛 随机变量序列 等价命题 独立随机变量和 依概率收敛 依分布收敛 推出 可见

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B值m相依随机元序列的随机指标中心极限定理 被引量：3

10

作者 谭希丽 杨小云 《吉林大学学报（理学版）》 CAS CSCD 北大核心 2003年第4期419-430,共12页

讨论 B值 m相依随机元序列的随机指标中心极限定理 ,给出其成立的一个充分条件 ,同时给出当 B是 2型空间时随机指标中心极限定理 .

关键词 B值m相依随机元序列 随机指标中心极限定理 2型空间 实随机变量 独立同分布

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随机序列最大值与最小值联合之几乎处处收敛 被引量：4

11

作者 谭中权 彭作祥 《西南大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2007年第3期1-3,共3页

证明了独立同分布随机序列最大值与最小值联合分布的几乎处处中心极限定理.

关键词 几乎处处收敛 独立同分布随机序列 最大值 最小值

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多通道复信号检测中的几种常用复统计分布 被引量：5

12

作者 刘维建 谢文冲 王永良 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第6期1238-1241,共4页

复随机变量的概率密度函数(PDF)及其积累分布函数(CDF)是复值信号检测中计算虚警概率(PFA)和检测概率(PD)的基础.本文分析了复统计分布与实统计分布之间的关系,推导了复F分布和复贝塔分布(中心或者非中心)的PDF和CDF,推导了中心复t分布... 复随机变量的概率密度函数(PDF)及其积累分布函数(CDF)是复值信号检测中计算虚警概率(PFA)和检测概率(PD)的基础.本文分析了复统计分布与实统计分布之间的关系,推导了复F分布和复贝塔分布(中心或者非中心)的PDF和CDF,推导了中心复t分布的PDF,并且给出了部分应用实例. 展开更多

关键词 复随机变量 积累分布函数 复值信号检测 概率密度函数 自适应检测

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极值和的分布的渐近正态展开

13

作者 王东发 程士宏 《北京大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2000年第3期316-330,共15页

在二阶广义正规变换条件下 ,分别给出了当γ <13,γ =13及 13<γ <12

关键词 极值和 随机变量序列 渐近正态展开 分布函数

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随机幂级数的亏函数 被引量：15

14

作者 孙道椿 《数学物理学报（A辑）》 CSCD 北大核心 1999年第3期356-360,共5页

研究了十分一般的随机幂级数，并证明了有限级的随机幂级数几乎必然没有亏函数．

关键词 随机幂级数 值分布 亏函数 随机变量序列

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关于最小值吸引场D(H_1)的几点注记

15

作者 庄光明 彭作祥 王庆平 《重庆工学院学报》 2007年第23期68-71,共4页

在广义正规变化函数的基础上提出了-Γ和-Π变化函数,讨论了-Γ和-Π变化函数与最小值吸引场D(H1)的关系,并进行了证明.

关键词 极值 独立同分布随机序列 规则变化函数 吸引场

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工程数学学习辅导

16

作者 顾静相 《现代远程教育研究》 1999年第5期39-48,共10页

工程数学是电大理工科各专业的一门基础课程,主要介绍概率数理统计、复变函数与积分变换等基础知识,计划学时45,其中电视课为27学时,系统讲授概率数理统计的基础知识,其余18学时由各地电大安排教师面授复变函数和积分变换的内容。

关键词 积分变换 拉氏变换 均匀分布 离散型随机变量 样本函数 联合概率密度 相互独立 工程数学 复变函数 临界值

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两类离散风险模型的等价性 被引量：9

17

作者 柳向东 杨向群 《湖南师范大学自然科学学报》 EI CAS 北大核心 2001年第4期1-5,共5页

保险公司需要对发生了事故的投保客户进行赔付 假定考虑整数倍单位时刻i,i =1,2 ,… ,在时间区间 (i- 1,i]中即使发生多起事故 ,公司都在时刻i给予赔付 ,因而在时刻i可综合地视为发生了一次事故 在n个单位时间内 ,保险公司的赔付总额... 保险公司需要对发生了事故的投保客户进行赔付 假定考虑整数倍单位时刻i,i =1,2 ,… ,在时间区间 (i- 1,i]中即使发生多起事故 ,公司都在时刻i给予赔付 ,因而在时刻i可综合地视为发生了一次事故 在n个单位时间内 ,保险公司的赔付总额可以用 2种模型来进行统计 第 1种模型称之为A型 :出了事故后立即赔付 ,第i次事故的赔付额为随机变量 ξi,取值于 (0 ,∞ )且独立同分布 ,则n个单位时间内的赔付总额为 N(n)i =1 ξi,其中N(n)是n个单位时刻上出现的事故总数 第 2种模型称为B型 :每个单位时刻均赔付 ,随机变量Xi 表示i时刻的赔付额 ,取值于 [0 ,∞ )且独立同分布 ,则n个单位时间内赔付总额为 ni=1Xi 以随机过程论的观点严格地证明了 展开更多

关键词 离散风险模型 A型 B型 等价性 二项随机序列 保险赔付 马尔可夫过程 独立同分布随机变量

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m-相依样本三角组列的完全收敛性 被引量：1

18

作者 蔡小云 《浙江大学学报（理学版）》 CAS CSCD 2002年第5期490-493,578,共5页

讨论三角组列的完全收敛性 .在较强的条件下 ,Herold Dehling讨论了独立同分布随机变量样本三角组列的收敛性问题 ,得到了一个较好的结果 (定理 A) .作者利用与 Herold Dehling完全不同的方法 ,首先在较弱的情形下得到了独立同分布随机... 讨论三角组列的完全收敛性 .在较强的条件下 ,Herold Dehling讨论了独立同分布随机变量样本三角组列的收敛性问题 ,得到了一个较好的结果 (定理 A) .作者利用与 Herold Dehling完全不同的方法 ,首先在较弱的情形下得到了独立同分布随机变量样本三角组列行和的完全收敛性 (定理 1) ,改进和加强了 Herold Dehling的结果 .同时考虑相依同分布样本的情形 .在类似于定理 1的较弱的假设下 ,利用不同的方法 ,得到 m-相依同分布样布三角组列列和完全收敛性 (定理 2 ) . 展开更多

关键词 m-相依样本 三角组列 完全收敛性 m-相依随机变量序列 独立同分布随机变量样本 分布函数

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