次线性期望空间下END阵列加权和的完全收敛性

在Choquet积分存在的条件下,研究次线性期望空间下END阵列加权和的完全收敛性,将概率空间中END阵列加权和的完全收敛性推广到次线性期望空间.     

次线性期望空间下行END阵列的完全收敛性

研究次线性期望空间下行END阵列的完全收敛性,将概率空间中行END阵列的完全收敛性的条件更一般的情况推广到了次线性期望空间.     

END随机变量阵列加权和的完全收敛性

利用END变量的R0senthal型矩不等式,研究了END随机阵列加权和的完全收敛性,给出了证明完全收敛性的一些充分条件.另外,还给出了证明完全收敛性的一个必要条件.所得结果推广了独立变量和若干相依变量的相应结果.     

次线性期望下WA随机变量序列加权和的完全收敛性

在Choquet积分存在的前提下,用不同于概率空间的方法,研究了次线性期望空间中WA随机变量序列加权和的完全收敛定理,从而将概率空间中的相应的定理推广到次线性期望空间中,并得出与概率空间相类似的结果.     

次线性期望空间下行END阵列的完全积分收敛性

研究次线性期望空间下随机变量序列的完全积分收敛性,在一般矩条件下,利用指数不等式和截尾法得到了次线性期望空间下行END阵列的完全积分收敛性,从而推广了次线性期望空间下随机变量序列的完全积分收敛性.     

次线性期望空间下END随机变量加权和的极限定理（英文）

本文研究了在次线性期望空间中END序列的强大数定律(SLLN)非常广泛的形式.在随机变量上积分C_V(φ-(|X|))<∞存在的条件下(其中φ(x)=x^1/βl(x)),获得了次线性期望空间中END序列的强大数定律(SLLN).此外,我们的结果将[J.Math.Res.Expition,2011,31(6):1081-1091]中的相应结果推广到了次线性期望空间.     

次线性期望空间下广义ND序列的加权和的几乎处处收敛（英文）

本文研究了条件为C_V(|X|~p)∞, even ê(|X|p)≤C_V(|X|p), 0 p≤2的次线性期望空间下广义ND序列的加权和的几乎处处收敛.作为应用,我们的结果扩展了SILVA(2015)在概率空间下的相应结果.此外,本文的结果扩展了次线性期望空间下加权和的几乎处处收敛.     

NA列加权乘积和的完全收敛性

本文讨论了NA和几类加权部分和及加权乘积和的完全收敛性，其中部分结果要优于iid列的已知结论。     

两两NQD列的Lp收敛性和完全收敛性

在较宽泛的条件下研究了不同分布两两NQD列加权和的收敛性质,利用矩不等式和截尾方法,获得了一般双下标加权系数的加权部分和的LP收敛性和完全收敛性定理,推广了前人的相应结果.     

不同分布的NA列的加权和的强收敛速度

本文得到了不同分布的NA列的加权和的完全收敛性，在权序列{ank，1≤k≤n，n∈N}满足不同条件的情况下，讨论了使得加权和完全收敛的关于X的矩的阶数，尤其是在一定的条件下，得到了只要求X很低的阶数的矩。得到了令人满意的结果．     

ρ—混合序列加权和的完全收敛性

对混合速度不作限制下，讨论了ρ－混合序列加权和Ｔｎ＝Σ（ｎ，ｋ＝１）αｎｋＸｋ的完全收敛性，推广了Ｗ．Ｆ．Ｓｔｏｕｒｔ的结果。将此新结果应用于线性模型参数β的估计中，得出β的最小二乘估计βｎ的强相合性     

两两NQD列加权和的安全收敛性

本文研究两两NQD系加权和的完全收敛性，证明了一般双下标加权系数的加权部分和的完全收敛性，改进了吴群英（2002）的结果。     

次线性期望下的完全Choquet积分收敛

本文主要研究了次线性期望下的完全收敛和完全Choquet积分收敛,创新之处在于把经典概率空间的完全收敛以及完全Choquet积分收敛扩展到了次线性期望空间.     

NOD随机变量序列加权和的矩完全收敛性

讨论了NOD随机变量序列加权和的矩完全收敛性,获得了NOD随机变量序列加权和的矩完全收敛性的充要条件.这些结论显示了矩完全收敛性和矩条件之间的等价关系,同时推广了Wu Qunying(2011)的结果.     

NA序列加权和完全收敛性的一个注记

本文把Stout[7]的一个关于独立同分布随机变量序列加权和的完全收敛性的结果推广到NA随机变量序列加权和情形,本质上改善了原有结果的矩条件.本文的证明方法和原有文献的证明方法类似,但在某些关键步骤上稍有改进,从而可充分利用权所提供的信息,达到改善矩条件的目的.     

行为ND随机变量阵列加权和的完全收敛性

在非同分布的情况下,给出了行为ND随机变量阵列加权和的完全收敛性的充分条件,所得结果部分地推广了独立随机变量和NA随机变量的相应结果.作为其应用,获得了ND随机变量序列加权和的Marcinkiewicz-Zygmund型强大数定律.     

WOD随机变量序列加权和的完全收敛性北大核心

应用WOD随机变量序列部分和最大值的Rosenthal型矩不等式,结合三段截尾法,研究了WOD随机变量序列加权部分和最大值的完全收敛性,所得的定理推广和改进了先前相应文献的一些结果.     

NA序列Stout型加权和的完全收敛性

本文把Stout[8]的一个关于独立同分布随机变量序列加权和的完全收敛性结果推广到NA随机变量序列加权和情形,本质上改善了原有结果的矩条件.本文的证明方法和原有文献的证明方法类似,但本文深入挖掘原有结果权条件之间隐藏的蕴含关系并加以有效的利用,从而达到改善矩条件的目的.     

行为NSD随机变量阵列加权和的q阶矩完全收敛性

利用Hoffmann-Jφrgensen型概率不等式和截尾法,获得了行为NSD随机变量阵列加权和的q阶矩完全收敛性的充分条件.利用这些充分条件,不仅推广和深化梁汉营等(2010)和郭明乐等(2014)的结论,而且使他们的证明过程得到了极大地简化.     

关于NA列随机和基于对数型边界函数的完全收敛性

通过讨论同分布NA列的非随机和基于对数型边界函数的完全收敛性的等价条件，得到了同分布NA列的随机和的一系列相应结果，从而将[4]关于iid列的结果推广到NA的场合．