摘要
利用负超可加相依(NSD)随机阵列的Rosenthal型矩不等式和截尾方法,在随机阵列{X nk,1≤k≤k n,n≥1}关于{a nk,1≤k≤k n,n≥1}一致可积的条件下,讨论NSD随机阵列加权和最大值max 1≤j≤k n∑j k=1 a nk X nk-E∑j k=1 a nk X nk的弱收敛、L r收敛和完全收敛性.
By utilizing the Rosenthal moment inequality of negatively superadditive dependent(NSD)random arrays and truncated method,we discussed the weak convergence,the L r convergence and the complete convergence for maximum weighted sums max 1≤j≤k n∑j k=1 a nk X nk-E∑j k=1 a nk X nk of NSD random arrays under the condition of{X nk,1≤k≤k n,n≥1}on{a nk,1≤k≤k n,n≥1}uniform integrability.
作者
胡学平
王柳柳
杨瑞
HU Xueping;WANG Liuliu;YANG Rui(School of Mathematics and Physics,Anqing Normal University,Anqing 246133,Anhui Province,China)
出处
《吉林大学学报（理学版）》
CAS
北大核心
2021年第5期1101-1106,共6页
Journal of Jilin University:Science Edition
基金
安徽省高校自然科学基金重点项目(批准号:KJ2019A0557)
应用统计学专业卓越工程师培养创新项目(批准号:2020zyrc089)
应用统计学校级一流本科专业建设项目(批准号:2019aqnuylzy01).
关键词
NSD随机阵列
一致可积
弱收敛
L
r收敛
完全收敛
NSD random arrays
uniform integrability
weak convergence
L r convergence
complete convergence
