作者:YUAN; De-mei 期刊:《数学季刊》 2009年第04期
在这份报纸,我们在可能性的系列的分叉的率和系列的收敛的率上给一些条件() 为事件,第二个 Borel-Cantelli 词根的结论在下面成立的序列混合系数。作为推论,一些时刻条件被获得,在哪个下面大数字的强壮的法律为相等分布式的随机的变量的序列成立。
作者:Wei; Gang; WANG; Ping; LV; Di; He; HU 期刊:《数学学报》 2009年第07期
作者:Ping; Yan; CHEN; Ding; Cheng; WANG 期刊:《数学学报》 2010年第04期
在纸,我们扩大并且概括完全的时刻集中结果的一些结果(或完全的集中的精炼) 由食物获得了[在时刻的率上样品和和极端的完全的集中。公牛。Inst。数学。中研院, 16, 177 鈥 ? 01 (1988 )] 并且李与 Sp ? taru [为尾巴可能性的集中率的精炼。J。Theor。Probab, 18, 933 鈥 ? 47 (2005 )] 到混合随机的变量的相等分布式的蠁 - 的序列。关键词完全的集中 - 完全的时刻集中 - 蠁 - 混合先生(2000 ) 题目分类 60F15 - 第一写作的 60...
作者:Zheng; Yan; LIN; Hui; ZHOU 期刊:《数学学报》 2012年第12期
作者:唐干武 期刊:《桂林师范高等专科学校学报》 2004年第02期
本文讨论了同分布ρ-混合序列的停时和与超出的完全收敛性.
作者:钟镇权 期刊:《三峡大学学报·自然科学版》 2005年第02期
由随机变量序列几乎处处收敛可推出其依概率收敛,进而可推出其依分布收敛,可见判别几乎处处收敛的重要性.给出了它的几个等价命题,同时还证明了独立随机变量和序列几乎处处收敛等价于依概率收敛,亦等价于依分布收敛.
作者:金少华; 徐勇; 王东; 宛艳萍; 陈秀引 期刊:《高师理科学刊》 2019年第09期
给出了概率论中一个强大数定律,拓广了辛钦强大数定律的适用范围.
作者:王小胜; 杨卫国 期刊:《数学的实践与认识》 2005年第08期
利用鞅差序列级数收敛定理研究任意随机序列级数的强收敛性,得到了该序列的一个强极限定理,某些经典的鞅差序列和独立随机变量序列的强极限定理是其特例.
作者:刘文芬; 刘清海; 张倩茹 期刊:《信息工程大学学报》 2004年第03期
文章讨论了剩余类环Z4上随机变量序列和GF(2)上随机变量序列的统计相关性.
作者:刘新; 赵向坡 期刊:《山西电子技术》 2004年第01期
TES(Transform-Expend-Sample)过程是一种自相关的随机变量序列.它具有任意的边缘分布和很宽范围的自相关函数.这里主要对TES过程作了描述.
熵率概念在信息论中是一个非常重要的概念,本文证明了一个随机变量序列熵率是不存在的.
作者:农秀丽; 赵丽棉 期刊:《河池学院学报》 2006年第05期
文献[1]给出了统计极限理论中随机变量序列四种收敛形式以及它们之间的关系,在此重新研究这四种收敛性,对它们的关系作出新的表述,并给予新的证明方法。
<正> 亚历山大·雅科夫列维奇·辛钦(AlexanderJakovlevich Khintchine,1894—1959),苏联数学家、数理统计学家和教育家,现代概率论的奠基者之一。辛钦1894年7月19日生于莫斯科附近的康德罗沃,1916年毕业于莫斯科大学,1919年成为教授。1922年至1927年在莫斯科大学的数学力学研究所工作,1932年至1934军任该研究所所长。1935年取得物理——数学博士学位。1939年被选为苏联科学院通讯院士,1944年被选为俄罗斯共和国教育科学院院士...
作者:王豹 期刊:《徐州教育学院学报》 2008年第03期
经验分布函数是数理统计中非常重要的概念,是理论分布函数与实际数据间的桥梁。在本科教材中,由于篇幅所限,对其与总体分布之间关系未做详细讨论。文章在教材论述的基础上做了进一步讨论。
作者:孙道椿 张晓梅 期刊:《吉首大学学报·自然科学版》 2008年第06期
用随机级数研究了随机亚纯函数,得到关于增长性的基本定理。
研究了一类相依随机变量序列乘积和的Marcinkiewicz型强大数定律,推广了现有乘积和情形类似的结论.
该文第一次研究了随机亚纯函数的增长性及Borel例外值. 得到两个十分基本且有趣的定理.
作者:金少华 陈秀引 宛艳萍 李景和 期刊:《高等数学研究》 2009年第04期
通过构造适当的辅助非负半鞅可给出关于sm(i,j,l)的一个对任意整值随机变量序列普遍成立的用不等式表示的一个强大数定律.其中sm(i,j,l)表示三元序组(X0,X1,X2),(X1,x2,X3),….(xn-2,xn-1,,xn)中序组(i,j.l)出现的次数.而{xn,n≥0)是一随机变量序列.
作者:张玉芬 朱雅琳 期刊:《价值工程》 2012年第02期
马尔可夫链广泛应用于信息论、自动控制、通信技术、基因遗传、计算机科学、经济管理、教育管理、市场预测等领域,马尔可夫性是其最基本特征,因此,在运用马尔可夫链进行预测时,必须对预测对象以往的统计数据资料构成的随机变量序列的马尔可夫性进行检验,只有符合马尔可夫性,才能利用马尔可夫链进行预测,才能保证预测精度。本文探讨了马氏性的概念及性质,研究了马尔可夫性的检验方法,通过实例对该检验方法进行了分析。