兩類隨機變量和與U-統(tǒng)計量乘積的極限定理.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、全文共分成三章。 第一章是關(guān)于一類截斷部分和乘積的漸近正態(tài)性. 在Pakes和Steutel(1997)文章中,提出了漸近最大值的和的概念,定義如下.令{Xn,n≥1}是一列獨立同分布的隨機變量序列,并且具有連續(xù)的分布函數(shù),對于n≥1,部分和為Sn=n∑n=1Xi,令Mn=max1≤j≤nXj,對某個固定常數(shù)a>0并且1≤j≤n,稱Xj是一個漸近最大值當(dāng)且僅當(dāng)Mn-a<Xj≤Mn.因此由定義 知道最大值本身也是一

2、個漸近最大值.定義漸近最大值的數(shù)目為Kn(a)=#{j:Xj∈(Mn-a,Mn]}.從而所有漸近最大值的和為Sn(a)=n∑j=1XjI{Mn-a<Xj≤Mn}·在第一章中,考察截斷和Tn(a)=Sn-Sn(a)=∑XjI{Xj≤Mn-a}.研究乘積∏nk=1Tk(a)的極限性質(zhì),得到了與Rempala和WesoloWski(2002)中關(guān)于獨立和的乘積相類似的結(jié)果.注意到只要有一個Tk(a)為零,則它們的乘積∏nk=1Tk(a)必為零

3、,為了避免這種情形的出現(xiàn),當(dāng)Tk(a)=0時,重新定義Tk(a)=1,即只考察非零Tk(a)的乘積,即∏k:Tk(a)≠0,k≤nTk(a).可以證明為零的Tk(a),k=1,2,……,至多有有限個.有如下定理: 定理0.1{Xn,n≥1}為一列獨立同分布的正的并且平方可積的隨機變量,并且具有連續(xù)的分布函數(shù),μ=EX1,σ2=VarX,變異系數(shù)γ=σ/μ,a為一個固定的常數(shù),Sn(a),Tn(a)如上定義,并且設(shè)隨機變量的分布具

4、有中尾分布,則(∏nk=1Tk(a)/n!μn)1/γ√nD→e√2N,其中N為標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)隨機變量. 在第二章中,討論了U-統(tǒng)計量乘積的幾乎處處中心極限定理. 自從W.Hoeffding(1948a)引入U-統(tǒng)計量的概念以來,許多學(xué)者研究了這方面的內(nèi)容并提供了很多有趣的結(jié)果和應(yīng)用,可見M.Denker(1985),A.J.Lee(1990),Serfling(1980)第五章,對于U-統(tǒng)計量的漸近分布也有了不少的研究.在本

5、章中,設(shè)X1,X2,…,Xn是一列獨立同分布的隨機變量序列,具有分布函數(shù)F(x),h(x1,x2,…,xk):Rk→R是一個可測對稱函數(shù),U-統(tǒng)計量定義為Un=1/()nm1≤il<i2<…<im≤n∑h(Xi1,Xi2,…,Xim)記θ=Eh(X1,X2,…,Xm),并設(shè)Var(h(X1,X2,…,Xm))<∞.定義與可測對稱函數(shù)h相關(guān)的函數(shù)如下:對于c=0,1,2,…,m,令hc(x1,…,xc)=Eh(x1,……xc,Xc+1,…

6、…,Xm)上式中Xc+1,…,Xn是獨立同分布的隨機變量.以下只考慮非退化的Un統(tǒng)計量,即Varh1(Xl)>0.定理0.2若Eh(X1,……,Xm)2<∞,則對任何滿足λ(()A)=0的Borel集A()R有l(wèi)imn→∞1/lognn∑k=11/kIA(√k(Uk-θ/mσ1)=1/√2π∫Ae-1/2μ2dμ,a.s.,其中λ表示Lebesgue測度。定理0.3若Eh(X1,…,Xm)2<∞,P(h(X1,……Xm)>0)=1,記γ

7、=σ1/θ為變異系數(shù),則1/logn∑n≤N1/nI(∏k≤n(Uk/θ)1/γm√n≤x)=F(x)a.s.上式中,F(xiàn)(x)為隨機變量e√2N的分布函數(shù). 在第三章中研究ρ*混合隨機變量組列的收斂定理. 自1990年Bradley提出ρ*混合的概念以來,由于它在實際生活中的廣泛應(yīng)用,其收斂性質(zhì)引起了國內(nèi)外很多極限理論學(xué)還較少,第三章中討論了一類ρ*混合陣列的完全收斂性,推廣了行獨立的隨機變量陣列相應(yīng)的結(jié)果.稱隨機變量組

8、列{Xni,1≤i,n<∞}為ρ*混合陣列,若對每一n≥1,{Xni}∞i是ρ*混合的,混合系數(shù)記為ρ*n(kn),本章中只討論對任意n∈N,ρ*n(1)<1的這樣的一類隨機變量陣列,顯然獨立的隨機變量陣列屬于這種陣列. 定理0.4設(shè){Xni,1≤i,n<∞}是零均值的ρ*混合的隨機變量陣列,{an,n≥1}是常數(shù)列,0<an個∞,ψ(t)是正的,連續(xù)的偶函數(shù),p≥1,且當(dāng)|t|↑時,ψ(|t|)/|t|↑,ψ(|t|)/|t|

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