ND随机变量序列加权和的完全收敛性(英文)  

Complete Convergence for Weighted Sums of Negatively Dependent Random Variables

作　　者：兰冲锋[1,2] 吴群英[3] 

机构地区：[1]阜阳师范学院经济学院,安徽阜阳236037 [2]北京邮电大学经济与管理学院,北京100876 [3]桂林理工大学理学院,广西桂林541004

出　　处：《应用数学》2015年第1期57-64,共8页Mathematica Applicata

基　　金：Supported by the National Natural Science Foundation of China(11061012);the Natural Science Research Project of Fuyang Normal College(2014WLGH02)

摘　　要：利用截尾的方法和负相关(ND)随机变量的矩不等式,研究ND随机变量序列加权和的完全收敛性,结果,我们把独立同分布随机变量序列的完全收敛性定理推广到了ND序列情形下成立.In this paper,we discuss complete convergence for weighted sums of negatively depend- ent sequences of random variables by using the truncated method and the moment inequality of nega- tively dependent random variables. As a result, we generalize and extend the complete convergence theorem for i. i. d. r. v. s. to ND r. v, s

关 键 词：完全收敛性 ND随机变量 加权和 

分 类 号：O211.4[理学—概率论与数理统计]