关于非齐次树上马氏双链的一个强偏差定理

该文研究了非齐次树上马氏双链的一个强偏差定理.首先给出了非齐次树上马氏双链的定义和样本散度的概念,然后利用构造非负鞅的方法,给出了关于非齐次树上马氏双链的一个强偏差定理.

非齐次树上马氏双链转移矩阵的一个强偏差定理

该文研究非齐次树上马氏双链转移矩阵的一个强偏差定理.首先给出非齐次树上马氏双链的定义和样本散度的概念,然后利用构造非负辅助鞅的方法,给出了关于非齐次树上马氏双链转移矩阵的一个强偏差定理.

关于树指标马氏双链随机矩阵的一个强偏差定理

本文研究树指标马氏双链随机矩阵的一个强偏差定理.首先给出非齐次树指标马氏双链样本相对熵率的概念,然后利用构造非负辅助鞅的方法,给出关于非齐次树指标马氏双链随机矩阵的一个强偏差定理.

传感信息强偏差特征双层分解下的智能电表自动化检定

为解决智能电表检定装置在传感信息强偏差特征影响下,出现误差大、阈值波动明显的问题,该文提出了传感器信息强偏差特征多层分解下的智能电表自动化检定方法。分析传感信息强偏差特征产生的干扰问题,运用小波阈值去噪方法对采集数据进行处理。基于贝叶斯层次模型与中心定理构建双层模型,计算偏差特征的参数分布;利用吉布斯采样方法,对强偏差特征分类融合,完成智能电表自动化检定。实验结果显示,所提方法对传感信息强偏差特征双层分解后,仅出现一次阈值信号波动,相对误差值较低,在智能电表自动化检定中应用效果好。

关于随机序列滑动平均的若干强偏差定理

本文引入渐近对数滑动似然比作为任意相依随机序列联合分布与参考乘积分布的偏差的随机性度量,通过限制渐近对数滑动似然比给出样本空间的一个子集.在此子集上,得到任意二值随机序列部分和滑动平均的一类用不等式表示的强极限定理,即强偏差定理.证明的基本思想是构造带参数的滑动似然比,然后运用分析方法.同时推广了若干经典的结论作为本文的推论.

非齐次树上m阶非齐次马氏链的一类强偏差定理

树指标随机过程已成为近年来发展起来的概率论的研究方向之一.强偏差定理一直是国际概率论界研究的中心课题之一.本文通过构造适当的非负鞅,利用Doob鞅收敛定理给出了模m的非齐次树上m阶非齐次马氏链的一类强偏差定理.

任意随机序列关于广义几何分布的一类强偏差定理

本文引进对数似然比作为任意随机变量序列相对于服从广义几何分布的随机变量序列的偏差的一种度量,给出样本空间的一个子集。在该子集上通过构造非负上鞅和纯分析运算得到了任意随机变量序列关于广义几何分布的一类用不等式表示的强极限定理,即强偏差定理。作为推论得到了已有的随机变量序列关于几何分布的强偏差定理以及服从广义几何分布的任意随机变量序列的一类强大数定律。

连续型随机变量序列的一类强偏差定理

设出｛Ｘｎ，ｎ≥１｝是任意相依连续型随机变量序列，｛Ｂｎ，ｎ≥１｝是实直线上的Ｂｏｒｅｌ集，ＩＢｎ（ｘ）是Ｂｎ的示性函数。该文研究（ＩＢｎ（Ｘｍ），ｎ≥１｝的极限性质，得到一类用不等式表示的强偏差定理，其偏差界依赖于样本点．

序列投资模型中的强偏差定理

利用上鞅的性质,研究投资者关于收益向量的估计分布与真实分布之间有偏差时投资者平均收益的极限性质,得到了用不等式表示的强偏差定理.

样本相对熵率与一类关于随机选择系统的强偏差定理

将样本相对熵率和随机选择系统的概念引入任意整值随机变量序列的研究,在样本空间的子集上把样本相对熵率作为任意整值随机变量序列与非齐次马氏链之间偏差的一种度量,给出了一类关于随机选择系统的强偏差定理.

一类强偏差定理与矩母函数方法

利用似然比的概念和矩母函数这一工具研究连续型随机变量序列的性质，得到一类用不等式表示的强偏差定理。

序列投资组合模型中的强偏差定理

结合上鞅的性质,采用分析方法,研究了投资者关于收益向量的估计分布和真实分布之间偏差的一些极限性质,得到了有关序列投资组合的一类强偏差定理.

投资模型中关于收益率的强偏差定理

利用似然比的概念,结合上鞅的性质,研究了投资者关于收益率向量的估计分布和真实分布之间偏差的一些极限性质,得到了不等式表示的有关收益率一类强偏差定理.证明过程中给出了将条件矩母函数方法应用于研究收益率偏差的一种途径.

股票投资模型中的一个强偏差定理

利用研究随机序列强极限的分析方法,研究股票市场中投资者进行随机决策时,其收益向量的真实分布与其关于边缘分布平均收益率之间的偏差,在适当的条件下给出了偏差的上下界。

极限相对对数似然比与一类强偏差定理

本文引进极限相对对数似然比γ（ω）的概念，并利用它来研究相依离散随机变量序列的极限性质．得到了一类用不等式表示的强极限定理，本文称之为强偏差定理，其偏差界依赖于γ（ω）。

一类随机变量序列关于乘积分布的强偏差定理

引进似然比作为整值随机变量序列相对于服从二项分布的独立随机变量序列的偏差的一种度量,并通过限制似然比给出了样本空间的一个子集,在此子集上得到了任意整值随机变量序列的一类用不等式表示的强极限定理,作为推论得到了服从二项分布的独立随机变量序列的一族强大数定理.进一步发展和完善了状态空间有限的随机变量序列关于乘积分布的强偏差定理.

一类随机变量序列关于Γ-分布的强偏差定理

引进似然比作为非负连续型随机变量序列相对于服从Γ分布的独立随机变量序列的偏差的一种度量,并通过限制似然比给出了样本空间的一个子集,在此子集上运用鞅方法得到了任意非负连续型随机变量序列的一类用不等式表示的强极限定理,将任意随机变量序列关于乘积分布的强偏差定理从离散状态空间推广到连续状态空间.作为推论得到了任意非负连续型随机变量序列关于指数分布,厄兰分布以及χ2-分布的强偏差定理以及服从Γ-分布的独立随机变量序列的一族强大数定律.

任意随机变量序列关于随机选择的一类强偏差定理

本文通过引进极限相对对数似然比,利用限制似然比给出了样本空间的一个子集,得到了任意实值随机变量序列关于随机选择的一类用不等式表示的强极限定理.并作为推论得到了任意整值随机变量序列的m元序组的强偏差定理.

随机选择系统中任意随机变量序列关于乘积分布的一类强偏差定理

通过引进极限对数似然比的概念,作为任意随机变量序列相对于服从二项分布的独立随机变量序列的分布偏差的一种度量,通过限制似然比给出了样本空间的一个子集,在此子集上得到了赌博系统(又称随机选择系统)中任意随机变量序列的一类用不等式表示的强极限定理,作为推论得到了任意随机变量序列关于二项乘积分布的强偏差定理以及服从二项分布的独立随机变量序列的一族强大数定理.

鞅方法与一类强偏差定理

通过极限相对对数似然比,利用随机变量截尾的方法并结合Doob鞅收敛定理这一工具研究相依连续型和离散型随机变量序列的性质,得到了一类强极限定理及用不等式表示的强偏差定理,并推广了一些经典的强大数定律.