I.I.D.随机变量部分和之随机和的极限定理

论文研究了部分和之随机和的大数律和中心极限定理 ,所得结果推广了文献[4 ]中部分和之和的大数律和中心极限定理 .此外 ,论文还研究了由部分和之和所定义的停时 。

I.I.D.随机变量部分和之和的完全收敛性

用截尾等方法研究独立同分布(i.i.d.)随机变量序列部分和之和的完全收敛性,得到了与i.i.d.随机变量序列部分和完全收敛性相同的等价条件,补充了部分和之和的极限定理.

I.I.D.随机变量部分和之和的极限定理

研究了独立同分布随机变量部分和之和的强大数律和中心极限定理 ,并且还得到了相应的 Berry-

I.I.D.随机变量重尾随机和的尾概率

设 {X ,Xk,k≥ 1 }为一列独立同分布的随机变量 ,Sn 为它的前n项部分和 ,得到 :在X是次指数分布的随机变量的假设下 ,随机个部分和最大值的尾概率的一个等价公式 .该结果推广了文献 [7]的结果 .

Banach空间中i.i.d.随机变量中偏差的下限不等式

本文得到了Banach空间中i.i.d.随机元序列部份和S_n满足中偏差下限不等式的充要条件,讨论了开凸集上的中偏差问题.

I.I.D.随机变量两两乘积之和的Hsu-Robbins型定理(Ⅰ)

设随机变量Ｘ１，Ｘ２，…ｉｉｄ；称Ｕｎ＝１≤ｉ＜ｊ≤ｎＸｉＸｊ，为两两乘积之和，本文意在给出 Ｕｎ／ｎ~２→０即文中（０．３）式成立的充分必要条件．我们在这部分工作中虽未能彻底解决这个问题，但却揭示出这类条件与Ｓｎ／ｎ→０（Ｓｎ＝ｎｉ＝１Ｘｉ）之条件间的本质上的不同之处，就是说，这是一类不能完全用Ｘ１的矩来刻划的条件，它们要更为深层次地依赖于Ｘ１的尾分布性质．

NSD随机变量阵列的完全f矩收敛

本文主要对负超可加相依随机变量序列的完全f矩收敛性进行探讨。利用负超可加相依随机变量的性质及其矩不等式,并结合截尾的方法,研究了负超可加相依随机变量阵列部分和最大值序列的完全f矩收敛性,同时给出完全f矩收敛性的一些充分条件,所得结果把相关文献中完全矩收敛的情形推广至完全f矩收敛。

二维曲线型随机变量函数概率分布的计算

利用转换法给出二维曲线型随机变量函数概率分布的求解方法,指出在特殊情形下其与一维连续型随机变量函数概率分布的关系,并举例说明了求解方法的有效性.所给结果为二维曲线型随机变量的相关研究提供了新思路,具有一定的教学参考价值.

“5E”教学模式在德育教学中的应用——以“离散型随机变量”概念课为例

本文主要是对“5E”教学模式下,高中随机变量及其分布列章节中离散型随机变量的概念进行教学设计,并对其蕴含的思政元素进行探究.在教学中,教师应从教学实际出发,通过创设问题等学习活动来提升学生参与课堂的积极性,培养其分析和解决问题的能力,进而提升学生的政治思想和道德品质.

随机变量及其分布典型题型及解题策略

随机变量及其分布是高中数学的重要内容,也是高考的热点之一,既有选择、填空题又有解答题,难度中等偏上,现将随机变量及其分布典型题型及解题策略总结如下。

WOD随机变量加权和的完全收敛性

宽象限相依变量(简称WOD变量)是一类包含独立变量,负相协变量(简称NA变量),负象限相依变量(简称NOD变量)和推广的负象限相依变量(简称END变量)在内的非常广泛的相依变量.本文利用WOD变量的Rosenthal型矩不等式和随机变量的截尾技术,在一般的条件下建立了WOD变量加权和的完全收敛性.所得结果推广了若干相依变量的相应结果.

NSD随机变量加权和的强收敛性

利用负超可加可相依(negatively superadditive dependent,NSD)随机变量的MarcinkiewiczZygmund型矩不等式、Kolmogorov型指数不等式和随机变量的截断方法,给出NSD随机变量阵列加权和的若干完全收敛性的结果.所得到的结果把同分布负相协(negatively associated,NA)随机变量加权和的相应结论推广到了NSD随机变量变列加权和的情形,并且不需要同分布的条件.

END随机变量序列产生的移动平均过程的收敛性

设{Y_n,-∞<n<+∞}是双向无穷的END随机变量序列(不必同分布),{a_n,-∞<n<+∞}是绝对可和的实常数序列,该文利用END列的Rademacher-Menshov型矩不等式,得到了移动平均过程{X_n=Σ∞i=∞ a_iY_(i+n),n>1}部分和的最大值的完全收敛性和矩完全收敛性.

ND随机变量列的指数不等式

主要研究了同分布ND随机变量列的指数不等式,通过指数不等式得出关于ND随机变量列强大数定律的收敛率为O(1)n1/2(logn)-1/2.推广了Soo Hak Sung(2009)关于NA的结果.

NOD随机变量序列加权和的矩完全收敛性

讨论了NOD随机变量序列加权和的矩完全收敛性,获得了NOD随机变量序列加权和的矩完全收敛性的充要条件.这些结论显示了矩完全收敛性和矩条件之间的等价关系,同时推广了Wu Qunying(2011)的结果.

不同分布WOD随机变量序列的重对数律

在一个独立随机变量序列的重对数律的基础上,获得了一个不同分布WOD随机变量序列的重对数定理,定理的证明基于一个Kolmogorov型指数不等式.

END随机变量序列加权和的几乎处处收敛性

文章主要讨论了同分布条件下END随机变量序列加权和在相关的矩条件和权系数条件下的几乎处处收敛性,并得到了在随机控制条件下的相应结果,该结果推广了独立随机变量序列和负相依随机变量序列几乎处处收敛性质的相应结果。

END随机变量阵列加权和的完全收敛性

利用END变量的R0senthal型矩不等式,研究了END随机阵列加权和的完全收敛性,给出了证明完全收敛性的一些充分条件.另外,还给出了证明完全收敛性的一个必要条件.所得结果推广了独立变量和若干相依变量的相应结果.

次线性期望下WOD随机变量序列加权和的几乎处处收敛性

在次线性期望下,利用截断的方法给出宽象限相依(WOD)随机变量序列的强大数定律.

NSD随机变量加权和的强收敛性质

负超可加相依(negatively superadditive dependent,NSD)随机变量是一类包含独立随机变量和负相协(negatively associated,NA)随机变量在内的非常广泛的相依变量。文章利用NSD随机变量的三级数定理和随机变量的截尾技术,在较弱的条件下建立了NSD随机变量加权和的若干强收敛性质。所得结果推广了独立随机变量和NA随机变量的相应结果。