不同分布NA阵列加权和的收敛性与强大数定律

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NA序列的概念是由Joag—Dev和Proschan于1983年提出的。称随机变量X1,X2,...Xn,n≥2是NA的,如果对于{1,…,n}的任何两个不相交非空子集A1和A2,都有Cov(f1(Xi,i∈A1),f2(Xj,j∈A2))≤0其中f1和f2是任何两个使上述协方差存在的且对每个变元均非降(或均非升)的函数.称随机变量序列{Xi,i≥1)是NA的,如果对任何自然数n≥2,X1,…,Xn都是NA的. 由于NA随机变量在许多与实际应用密切相关的模型(如可靠性理论,渗透理论,多元分析)中有着极为广泛的应用,近年来关于NA极限理论的发展十分的迅速,获得了许多与独立序列相类似的结果.但独立随机变量序列只是现实中一种特殊的情况,与生活中很多现象不符,而NA的概念却假设了随机变量序列中各个不相交的部分具有某种相关性,并且在单调函数的变换下,这种负相关性保持不变.它很好的模拟了应用中出现的各种情况,为数学手段在这一领域的更加广泛应用打开了方便之门。 本文分为三章.第二章和第三章是主要部分. 第二章主要讨论了在p≥2阶矩的情况下,具有不同分布的NA阵列加权和的依概率收敛和完全收敛,同时讨论了NA阵列加权和的Lp收敛的条件,所获得的结果将相应文献从NA部分和的情形推广到更为一般的加权和的情形. 第三章利用指数矩有限条件,建立并证明了不同分布的NA阵列加权和的强大数定律,所得结果将相应文献从独立随机变量的情形推广到不同分布的NA情形.
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