带有移民的上临界Galton-Watson过程的Cramer中偏差

我们令{Xn;n≥0}是一个后代平均值为m的带有移民的上临界分支过程。Lotka-Nagaev估计量Xn1/Xn是用来估计后代均值的常用估计量。在本论文中,我们通过构造鞅得到了带有移民的Galton-Watson过程的Cramer中偏差结果。对于我们的证明,我们使用了著名的Cramer方法来证明自变量和的中偏差以满足我们的需要。

相依随机变量列中偏差和大偏差原理的两个结果

研究m相依和φ混合随机变量列的中偏差原理和大偏差原理.得到了m相依随机变量列的中偏差原理和有限维φ混合随机变量列所产生的平均移动过程的大偏差原理.

带有不完全信息的随机截尾广义线性模型的中偏差(英文)

本文介绍了随机截尾的带有不完全信息的广义线性模型,并在一定条件下运用Taylor渐近展开方法得到了此模型的极大似然估计的中偏差.

截断与删失数据的极大似然估计的中偏差(英文)

本文研究了截断与删失模型,运用Taylor渐近展开方法,得到模型的极大似然估计的中偏差,比渐近正态性结果更加精细.

R／S统计量的中偏差

在某种弱于标准大偏差条件下,甚至不需要二阶矩假设,给出了R/S统计量的中偏差原理.

核密度估计的中偏差

在一些正则性条件下,使用Gartner-Ellis定理和尾概率估计的某些技巧,得到了核密度估计在点态和一致范数下的两个中偏差定理。

Poisson ARCH(1)过程的中偏差及其应用

给出Poisson ARCH(1)过程的中偏差存在形式,并将Poisson ARCH(1)过程应用到一个离散风险模型中,利用获得的中偏差结果,对其有限破产概率进行了渐近等价估算.

平面Wiener Sausage的一个中偏差估计

本文设β(s)表示R^2空间中的布朗运动,|W_r(t)|是由β(s)产生的到时刻t的Wiener sausage.利用Wiener sausage的分解技巧以及一些指数矩估计,得到一个关于|W_r(t)|-E|W_r(t)|的中偏差.

Bayes估计的中偏差下界(英文)

在某种正则条件下,对Bayes估计尾概率收敛速度问题进行了讨论。利用似然理论方法得到了Bayes估计的中偏差下界,从而改善了Bahadur型的收敛结果。

带移民超布朗运动占位时的大偏差和中偏差

讨论了当底空间维数d=1, 2时, 一类带移民超布朗运动占位时过程的大偏差和中偏差,可以看出,该过程与普通的超布朗运动占位时过程具有不同的渐近现象.

GL-统计量的中偏差及大偏差

本文讨论GL-统计量的中偏差。Cramer型大偏差及 Chernoff型大偏差。其中关于GL-统计量的中偏差及Cramer 型大偏差结果推广了Vandemaele et al有关L-统计量,U-统计量的结果。这里,首次给出关于 U-统计量的 Chernoff型大偏差。应用它得到 GL-统计量的 Chernoff型的大偏差。所采用的方法为 Gateux微分逼近和 Bahadur 分位数表示法。

线性模型广义最小二乘估计的中偏差、重对数律与相对效率

对回归模型进行适当变换,得到了线性模型广义最小二乘估计的中偏差及重对数律,并且在均方误差矩阵准则下得到了Bayes(BE)估计与广义最小二乘估计的2种不同相对效率的上下界.

随机删失下极大似然估计的中偏差

在一些正则性条件下、利用Cramr方法的某些技巧得到了在随机删失数据下极大似然估计的中偏差.

负相协重尾随机变量随机和的中偏差(英文)

本文讨论了具有重尾负相协索赔的经典风险模型.通过一种改进后的大偏差技术,给出了索赔总量过程的中偏差结果:所获结果推广了独立索赔情形下的相应的结果.

宽象限相依随机变量部分和的中偏差及其在保险中的应用

研究了控制变换尾分布的宽象限相依实值随机变量部分和的中偏差.相应于所得到的理论结果,进一步给出了在相依保险风险模型中的两个应用;一是在基于顾客到达过程的保险风险模型中,保险公司盈余的渐近估计;二是在复合更新风险模型中,有限时和无限时破产概率的一致渐近估计.

非正则双边截断分布族点估计的中偏差(英文)

本文研究了某一类非正则双边截断分布族的参数估计,利用( X(1),X(n))的联合分布函数及应用Taylor渐近展开的方法,得到了它的未知参数(θ1,θ2)满足中偏差原理,且求出了其精确的速率函数表达式,它的表达式不同于一般的速率函数.

随机环境中一类Pólya罐模型的中偏差原理

本文考虑随机环境中一类Pólya罐模型,利用鞅方法获得了罐中球数目的分布符合中偏差原理,进而推广传统Pólya罐模型的极限定理.

无穷维自回归过程的中偏差原理(英文)

本文考虑无穷维自回归过程经验协方差函数的中偏差原理,仅对自回归过程的随机扰动项做了高斯可积性的假设,这个条件比[4]中的对数Sobolev不等式要弱很多.主要利用了m-相依随机变量的中偏差结果和Ellis-Gartner定理,推广了[6]的结果.

独立随机游动Poisson系统的中偏差

本文证明独立随机游动Ｐｏｉｓｓｏｎ系统在一个有限集上的平均粒子密度的中偏差估计成立

带小随机扰动的中偏差原理(英文)

本文研究了带小随机扰动的中偏差原理.运用收缩原理和指数逼近方法,Freidlin-Wentzell定理给出了Xε的大偏差原理,从而得到了Xε的中偏差原理.