强相依平稳正态序列的部分和与最大值的联合极限分布

设X1,X2 ,…是标准化平稳正态序列 ,协方差 ρn =EX1Xn+ 1.在 ρn和 (ρnlogn) -1都单调且收敛到 0的情况下 ,得到了 ni=1Xi 与max{Xi｜

具有随机足标的平稳正态序列的部分和与最大值的联合极限分布

设X1,X2,…为标准化平稳正态序列,相关系数ρ｜i-j｜=EXiXj(i≠j),N(n)为取正整数的随机变量且N(n)nPη,η为大于0的随机变量.得到了:当ρnlogn→γ∈(0,∞)时,最大值MN(n)和部分和SN(n)的联合极限分布.

具有随机足标的强相依正态序列部分和与最大值的联合极限分布

设X1,X2,…是标准化的平稳正态序列.Mn=max1≤i≤nXi,ρn=EX1Xn+1,Sn=∑ni=1Xi,{N(n)}是一列取非负整值的随机变量,且N(n)nPη>0,η为随机变量.在ρn和(ρn·logn)-1都单调趋于0的条件下,得到了MN(n)和SN(n)的联合极限分布.

关于一般标准正态序列的极大值弱收敛的条件

本文给出了一般标淮正态序列极大值的“规范化”的弱收敛条件,改进了、中的有关结果,从而将中关于平稳标准正态序列极值的一系列结果推广到了最一般的情形,使它们成为本文一系列结果的特例。

非平稳正态序列的超过数形成的点过程的渐近分布

ζｎ｝为非平稳正态序列，ｕｎｉ，ｉ＝１，２，…，ｎ；ｎ＝１，２，…，为正实数，定义点过程Ｎｎ（·）＝∞ｊ＝１Ｉ｛ζｊ＞ｕｎｊ｝Ｉ｛ｊｎ｝（·），则在一定条件下，Ｎｎ在（０。

强相依平稳正态序列最大值和最小值的联合极限分布

设X 1,X 2,是标准化的平稳正态序列,M n=m1≤ia≤xnXi,mn=m1≤ii≤nnXi,ρn=EX 1 Xn+1 Rn=M n-mn,

一般正态序列极值的矩的收敛性

本文给出了一般正态随机变量序列极值的“规范化”的矩的收敛条件、结果及收敛速度,作为推论、还给出了m-相依,平稳正态序列极值的矩的相应收敛性结论。

一类平稳正态序列的最大值与部分和的渐近联合分布

设{Xi}是标准化平稳正态序列,ρn=EX1Xn+1,作者就ρnlogn→∞的一种特殊情形得到了最大值与部分和的渐近联合分布.

相关系数满足lim_(n→∞)r_nlogn=∞条件的平稳正态序列的部分和与最大值的渐近联合分布

平稳正态序列的最大值的渐近分布的研究已非常深入。ＨｗａｉＣｈｕｎｇＨｏ等［１］在相关系数ｒｎ满足ｒｎｌｏｇｎ→γ（０≤γ＜∞的条件下，讨论了平稳正态序列部分和与最大值的渐近联合分布，谢盛荣［２］讨论了非平稳高斯序列的最大值与部分和的渐近联合分布。本...

对标准正态序列第K个极值收敛速度的估计

设,M_n^(R)是独立标准正态序列的第K个极值,本文证明了当选取规范仕常数an>0.bn满足nφ(b_n)=b_n,a_n=b_n^(-1)时.P|M_n^(k)≤a_nx+b_n|的收敛速度不超过e^(-x)

一个用于预测地震活动性的平稳正态序列模型

为了充分地使用由所有地震带来的信息,在本文中给出了一个平稳正态序列模型。使用平稳序列的穿过理论,我们分析了天山地震带的地震活动性、由所得结果可以认为这一模型是有效的。

关于稳健正态序列的讨论

§1 引言稳健性是估计量的优良性质的描述。当原来的估计量具有稳健性时,自然希望对应的Bootstrap估计也保持这一性质。郑忠国[1]提出关于估计序列的稳健性定义,给出了估计序列稳健渐近正态的定义,简称稳健正态序列(RNS)。本文§2依照Hampel的属性稳健性定义,对郑忠国提出的稳健正态性进行了讨论。并且给出了随机加权的稳健条件。指出对一类L—估计,随机加权法具有稳健性。§3讨论了BootstrappingM—估计的稳健性。

强相依平稳正态序列的多水平超过

进一步讨论平稳正态序列对多水平超过的平面点过程的极限，并得到在不相交区间上，最大值联合分布的极限。

平稳正态序列超过数点过程与部分和的渐近联合分布

{Xi}为平稳正态序列,具有EX1=0,EX12=1,ρn=EX1Xn+1.对于水平un= ,记在 的条件下,得到了Nn(B)与Sn的渐近联合分布,同时也给出了极值与Sn的渐近联合分布.

一类相依正态序列超过数点过程的渐近分布

{X_n,n≥1}为存在样本缺失的标准化平稳正态序列,相关系数r_n=EX_1X_(1+n).(?)_n与(?)_n分别为观测到与未观测到的子样形成的超过数点过程.令N_n=(?)_n+(?)_n.本文研究r_nln→ρ∈[0,∞)时超过数点过程N_n,(?)_n与(?)_n的弱收敛性及顺序统计量的联合渐近分布.

单种子和多种子对正态随机序列质量的影响

通常一个正态随机序列是由同一个种子生成的,然而实际上序列中的每一个随机数还可用不同的种子来产生。提出了多种子的产生方法以及连续调用随机数发生器时防止产生相同序列的措施,利用统计模拟和假设检验理论,采用四个不同的统计量从正态性、均值、方差、随机性这四个方面对单、多种子法在不同时间段生成的大量随机序列的质量进行了对比研究,结果表明,多种子法生成的随机序列在正态性和方差质量方面有明显的优势,而在均值和随机性方面,这两种方法的效果基本一致,故总的说来多种子法要优于单种子法。

一种正态白噪声序列数字发生器

在自适应滤波、平滑和去卷等理论和应用过程中 ,针对正态白噪声序列实验信号只能由人工输入的实际状况 ,设计了一种能在微机上自动生成多维正态白噪声序列信号的数字发生器 ,可将一维正态白噪声序列推广到多维正态白噪声序列 ,并使其离散化 ;经验证 :正态白噪声序列的标准相关函数和标准互相关函数分别以 96 .82 % ,97.77%和97.42 %的概率落在置信区间内 。

正态模糊数时间序列的回归预测问题研究

讨论了一类不分明时间序列的线性回归预测问题,通过模糊数空间中的距离,建立了模糊环境中最小二乘回归模型,证明了回归模型的解的存在性和唯一性,并给出了确定模型的模糊参数及检验模型拟合度的计算公式。

基于正态平稳的马尔可夫周期流量预测算法

为提高网络流量预测的准确度,提出一种新的马尔可夫流量预测算法。将实际网络流量序列分解为周期序列和正态平稳序列,对正态平稳序列建立马尔可夫模型并对其进行预测,结合预测值和周期序列得到实际网络流量的预测结果。实验结果表明,该算法具有较高准确度。