设{X_n,n≥1}是独立同分布的随机变量列,分布为 F;|X_n^((1))|≥|X_n^((2))|≥…≥|X_n^((n))|是|X_1|,|X_2|,…,|X_n|的次序统计量.对0≤r≤n-1,令^((r))S_n=sum from i=r+1 to n X_n^((i)).当 F 属于 Feller 族时本文研究了截断和(r=r...设{X_n,n≥1}是独立同分布的随机变量列,分布为 F;|X_n^((1))|≥|X_n^((2))|≥…≥|X_n^((n))|是|X_1|,|X_2|,…,|X_n|的次序统计量.对0≤r≤n-1,令^((r))S_n=sum from i=r+1 to n X_n^((i)).当 F 属于 Feller 族时本文研究了截断和(r=r_n 与 n 有关)的渐近分布,在不假定分布连续的条件下改进了 Pruitt 的结果.由此证明了当 F 属于正态吸引场时^((r))S_n 是渐近正态的.Pruitt 猜测适当正则化以后 ^((r))S_n 的极限只能是正态的,对此还构造了一个反例.展开更多
设{x_n,n≥1}是i.i.d.序列,分布函数具有形式F(x)=1-(L(x))/(x^(1/O)),x>0,其中L(x)是缓慢变化函数,0<C<∞。作为参数C的一个估计,Hill估计定义为H_n=1/(k_n) sum from j=1 to kn (log X_(n,n-j+1)-log X_(n,n-k_n))。这里X_(n...设{x_n,n≥1}是i.i.d.序列,分布函数具有形式F(x)=1-(L(x))/(x^(1/O)),x>0,其中L(x)是缓慢变化函数,0<C<∞。作为参数C的一个估计,Hill估计定义为H_n=1/(k_n) sum from j=1 to kn (log X_(n,n-j+1)-log X_(n,n-k_n))。这里X_(n,1)≤X_(n,2)≤…≤X_(n,n)是X_1,X_2,…,x_n的次序统计量k_n→∞,(k_n)/n→0。本文给出了Hill估计的一个重对数律。展开更多
文摘设{X_n,n≥1}是独立同分布的随机变量列,分布为 F;|X_n^((1))|≥|X_n^((2))|≥…≥|X_n^((n))|是|X_1|,|X_2|,…,|X_n|的次序统计量.对0≤r≤n-1,令^((r))S_n=sum from i=r+1 to n X_n^((i)).当 F 属于 Feller 族时本文研究了截断和(r=r_n 与 n 有关)的渐近分布,在不假定分布连续的条件下改进了 Pruitt 的结果.由此证明了当 F 属于正态吸引场时^((r))S_n 是渐近正态的.Pruitt 猜测适当正则化以后 ^((r))S_n 的极限只能是正态的,对此还构造了一个反例.
文摘设{x_n,n≥1}是i.i.d.序列,分布函数具有形式F(x)=1-(L(x))/(x^(1/O)),x>0,其中L(x)是缓慢变化函数,0<C<∞。作为参数C的一个估计,Hill估计定义为H_n=1/(k_n) sum from j=1 to kn (log X_(n,n-j+1)-log X_(n,n-k_n))。这里X_(n,1)≤X_(n,2)≤…≤X_(n,n)是X_1,X_2,…,x_n的次序统计量k_n→∞,(k_n)/n→0。本文给出了Hill估计的一个重对数律。