非负整值随机变量序列的一类强偏差定理

利用上鞅的性质,研究似然比rn与 n之间的若干极限关系,得到了一类用不等式表示的强极限定理(称之为强偏差定理),其偏差界依赖样本点.

连续型随机序列与幂函数分布的比较及几何平均的若干强极限定理

本文引入似然比概念作为一般连续型随机变量相对于乘积幂函数分布的偏差的一种随机性度量 ,运用鞅理论及分析方法 [3 - 4 ] ,得到了一种新形式的强大数定理 ,即关于随机变量几何平均 Gn(ω)=∏ni=1Xi1 /n的强极限定理 .

连续信源与无记忆Gaussian信源的比较及若干强偏差定理

引入相对熵密度偏差作为一般连续信源相对无记忆Ｇａｕｓｓｉａｎ信源的偏差的一种随机性度量，利用似然比构造几乎处处收敛的上鞅，结合文献［１，４］中提出的分析方法，得到了任意连续型随机变量序列平方和的一类强偏差定理，其中包含连续信源相对熵密度的若干极限定理。

随机变量序列基于指数分布的强偏差定理

利用样本相对熵作为一般非负连续型随机变量序列相对于服从指数分布的独立但不同分布随机变量序列偏差的一种随机性度量，运用鞅理论及分析方法，研究了一类随机变量序列加权和的用不等式表示的极限定理。

随机变量序列与指数分布序列的比较及相应的强偏差定理

利用对数似然比作为一般非负连续型随机变量序列相对于服从指数分布的独立但不同分布随机变量序列偏差的一种随机性度量 ,运用鞅理论及分析方法 ,研究了一类随机变量序列加权和的用不等式表示的极限定理 。