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不具有平稳分布的负相协随机变量的强大数定律被引量：1: 1; 作者董志山杨小云《应用概率统计》 CSCD 北大核心 2002年第4期357-362,共6页; 本文应用Shao所提供的极大值矩不等式给出了两个不具有平稳分布的负相协随机变量列的强大数定律.; 关键词负相协随机变量强大数定律极大值矩不等式; 在线阅读下载PDF 职称材料

负相协随机变量的指数不等式: 2; 作者邢国东杨善朝《数学物理学报（A辑）》 CSCD 北大核心 2009年第6期1679-1688,共10页; 该文给出了一些负相协随机变量的指数不等式.这些不等式改进了由Jabbari和Azarnoosh及Oliveira所得到的相应的结果.利用这些不等式对协方差系数为几何下降情形,获得了强大数律的收敛速度为n^(-1/2)(log log n)^(1/2)(log n)~2.这个收敛... 展开更多; 关键词负相协随机变量指数不等式收敛速度.; 在线阅读下载PDF 职称材料

负相协随机变量列尾和的重对数律: 3; 作者刘立新《工程数学学报》 CSCD 北大核心 2006年第5期827-834,共8页; 设{X_n,n≥1}为负相协随机变量序列,S=sum from n=1 to∞X_n收敛,本文讨论了部分和S_n=sum from k=1 to n-1 X_k→S的收敛速度,获得了关于尾和U_n=S-S_n的重对数律。; 关键词负相协随机变量尾和收敛速度:重对数律; 在线阅读下载PDF 职称材料

负相协重尾随机变量加权和的尾概率等价关系被引量：2: 4; 作者张世兵杜雪樵《合肥工业大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2009年第9期1454-1456,共3页; 文章在负相协同分布重尾分布条件下,得到了随机变量加权和的尾概率等价关系。通过对负相协同分布随机变量和的最大值、随机个和的最大值的尾概率的渐进性质,以及概率不等式的有关知识,得到的随机变量加权和的尾概率等价关系,消弱了有关... 展开更多; 关键词负相协随机变量重尾加权和尾等价; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名不具有平稳分布的负相协随机变量的强大数定律被引量：1: 1; 作者董志山杨小云; 机构吉林大学数学研究所; 出处《应用概率统计》 CSCD 北大核心 2002年第4期357-362,共6页; 文摘本文应用Shao所提供的极大值矩不等式给出了两个不具有平稳分布的负相协随机变量列的强大数定律.; 关键词负相协随机变量强大数定律极大值矩不等式; 分类号 O211.4 [理学—概率论与数理统计]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名负相协随机变量的指数不等式: 2; 作者邢国东杨善朝; 机构湖南科技学院数学系广西师范大学数学学院; 出处《数学物理学报（A辑）》 CSCD 北大核心 2009年第6期1679-1688,共10页; 基金国家自然科学基金(10161004)资助; 文摘该文给出了一些负相协随机变量的指数不等式.这些不等式改进了由Jabbari和Azarnoosh及Oliveira所得到的相应的结果.利用这些不等式对协方差系数为几何下降情形,获得了强大数律的收敛速度为n^(-1/2)(log log n)^(1/2)(log n)~2.这个收敛速度接近独立随机变量的重对数律的收敛速度,而Jabbari和Azarnoosh在上述情形下得到的收敛速度仅仅为n^(-1/3)(log n)^(5/3).; 关键词负相协随机变量指数不等式收敛速度.; Keywords Negatively associated random variable Exponential inequality Rate of convergence; 分类号 O211.4 [理学—概率论与数理统计]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名负相协随机变量列尾和的重对数律: 3; 作者刘立新; 机构对外经贸大学金融学院; 出处《工程数学学报》 CSCD 北大核心 2006年第5期827-834,共8页; 基金国家自然科学基金(10071003); 文摘设{X_n,n≥1}为负相协随机变量序列,S=sum from n=1 to∞X_n收敛,本文讨论了部分和S_n=sum from k=1 to n-1 X_k→S的收敛速度,获得了关于尾和U_n=S-S_n的重对数律。; 关键词负相协随机变量尾和收敛速度:重对数律; Keywords NA squences the tail sum rate of convergence law of the iterated logarithm; 分类号 O211.4 [理学—概率论与数理统计]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名负相协重尾随机变量加权和的尾概率等价关系被引量：2: 4; 作者张世兵杜雪樵; 机构合肥工业大学数学学院; 出处《合肥工业大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2009年第9期1454-1456,共3页; 文摘文章在负相协同分布重尾分布条件下,得到了随机变量加权和的尾概率等价关系。通过对负相协同分布随机变量和的最大值、随机个和的最大值的尾概率的渐进性质,以及概率不等式的有关知识,得到的随机变量加权和的尾概率等价关系,消弱了有关文献对独立性的要求;在负相协同分布重尾分布条件下,推广了唐启鹤等人所作的结果,使得到的结论更具有普遍性;由它推导的许多性质,可广泛应用于金融保险及突发事件的研究中。; 关键词负相协随机变量重尾加权和尾等价; Keywords negatively associated random variables heavy tail weighted sum tail equality; 分类号 O211.1 [理学—概率论与数理统计]; 在线阅读下载PDF 职称材料