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| 次线性期望空间下END随机变量加权和的极限定理（英文） | |
| 作者姓名： | 马晓晨 吴群英 |
| 作者单位： | 桂林理工大学理学院 |
| 基金项目： | Supported by NSFC(No.11661029)； |
| 摘 要： | 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CV(φ-(|X|))<∞存在的条件下(其中φ(x)=x1/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. |
| 关 键 词： | 次线性期望 强大数定律 END随机变量 |
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