再抽样均值的矩完全收敛速度

考察了再抽样均值的几乎处处条件矩完全收敛的速度，得到了它的精确渐近性，并且对矩对数律和矩重对数律的情形，得到了相同的结果．     

非平稳NA随机变量域的重对数律

利用Rosenthal型最大值不等式、Kolmogorov型指数不等式及Stein方法，邵启满、苏淳就强平稳的NA随机变量于1999年建立了重对数律，本文利用与之类似的截尾方法，在期望为0，且2 τ阶距有限的条件下，得到了非平稳的NA随机变量域的重对数律。     

不同分布NA序列完全收敛性的注记

主要讨论了不同分布NA变量在不受某个随机变量X随机控制的条件下.其部分和的完全收敛性.通过适当改变矩条件,得到了不同分布NA随机变量序列部分和完全收敛性的充要条件.推广了苏淳等人的结论;同时获得了不同分布NA序列满足对数律的一个充要条件.     

NA序列经验过程振动模的收敛速度

建立了NA序列经验过程振动模的强收敛速度,类似于独立同分布序列．并把它应用到线性模型,考虑了误差分布的估计．     

独立随机变量序列加权和的重对数律

本文利用最近发展起来的随机化技巧讨论独立B一值和实值随机变量序列加权和的重对数律.     

PA序列Chung型对数律的极限定理

设{Xn,n≥1}是一均值为零、方差有限的正相伴平稳序列.记Sn=sum Xk,Mn=maxx≤n|Sk|,n≥1 from k=1 to n,并假设0σ2=EX12+2 sum E X1 Xk∞ from k=2 to ∞.在E|X1|2+δ∞,δ∈(0,1],以及对某个α1,sum Cov(X1,Xj)=O(n-α) from j=n+1 to ∞的条件下,建立了PA序列关于Chung型对数律的精确收敛速度.     

p－型空间中的Kolmogorov重对数律

主要说明了Ｋｏｌｍｏｇｏｒｏｖ重对数律对ｐ型Ｂａｎａｃｈ空间值独立、零均值的随机元列有类似于对实值的表现形式，从而揭示了空间的型ｐ与重对数律的开方指数之间有着密切的关系．     

N A随机变量的指数不等式和一个强大数律

本文给出了随机变量是 NA序列的情形下的一些指数不等式和一个强大数律 ,把随机变量是i. i. d . 序列的情形作了相应的推广 .     

非平稳弱负相关随机变量的重对数律

本文研究了Ｒ＾ｐ中非平稳弱相关随机变量的极限性质,在有限二阶矩条件下获得了重对数律的结果。     

行内NA组列的完全收敛性

通过建立一个改进部分和极大值的不等式,在二阶矩可能不存在的条件下,得到了行内NA三角组列的完全收敛性．所得到的结果推广了以前关于行内独立和行内NA序列相应的结果．     

ND随机变量列的指数不等式

主要研究了同分布ND随机变量列的指数不等式,通过指数不等式得出关于ND随机变量列强大数定律的收敛率为O（1）n1/2（logn）-1/2.推广了Soo Hak Sung（2009）关于NA的结果.     

END随机变量序列移动平均过程的极限性质

介绍了由END随机变量序列生成的移动平均过程，利用END随机变量序列的Rademacher-Menshov型不等式，得到了移动平均过程部分和最大值的矩完全收敛性和几乎处处收敛的极限性质。END随机变量序列是范围较广的相依序列，得到的结论是对前人研究工作的推进。     

END随机变量序列移动平均过程的极限性质

介绍了由END随机变量序列生成的移动平均过程，利用END随机变量序列的Rademacher-Menshov型不等式，得到了移动平均过程部分和最大值的矩完全收敛性和几乎处处收敛的极限性质。END随机变量序列是范围较广的相依序列，得到的结论是对前人研究工作的推进。     

行为两两NQD随机变量阵列加权和的完全收敛性

负相依在统计分析和可靠性理论中有着广泛的应用.研究了一类行为两两NQD随机变量阵列加权和的完全收敛性.利用矩不等式和有效的截尾方法,建立了行为两两NQD随机变量阵列加权和的完全收敛性的充要条件,从而推广了吴群英等建立的关于一类NA随机变量序列的完全收敛性的结论.     

AANA序列部分和的收敛性质

利用对AANA随机变量做截尾方法处理,给出AANA随机变量序列的三级数定理.研究了在矩条件下,AANA随机变量序列的一类强极限定理和强大数定律.由于AANA随机变量序列比NA随机变量序列要弱,故本文所得的结论对NA随机变量序列仍然成立.     

负相伴随机变量序列加权和的强大数律

令{X_n,n≥1}是负相伴随机变量序列.导出了负相伴同分布随机变量加权和的强大数律,该结论推广了SUNG和BAI等的结果.     

随机删失场合回归函数改良核估计的收敛速度

本文在随机删失场合下 ,得到了回归函数 m ( x ) = E [Y /x ] 的改良核估计及核估计的收敛速度 ,该结果与完全数据场合完全一致.     

时变信道序列检测的概率收敛定理和检测截止所引起的误码增皿

时变信道中的信号色散现象是使数字通信系统性能显著下降的主要因素,特别是多径展宽(即所谓的符号间干扰)的增大将强烈地限制通信速率的提高.因此,对信道色散的测量和寻求各种改善数字通信质量的途径的研究,历来为通信系统的设计者所关注,一直没有中断.为了寻找克服多径效应对数字通信影响的新的途径,文献[1]、[2]依据多径传输和时间分集接收技术之间的相似特性,对广大平稳随机时变信道上使用最大似然序列检测技术的问题进行了研究,得到了若干很有意义的结果;并提出了“在采用序列检测技术后,符号间的干扰越严重,其抗衰落的性能反而越好,当符号间干扰无限严重时,时变信道将被改造成恒参信道”这个在逐比特检测情况下认为是不可思议的结论.