NSD随机变量阵列的完全f矩收敛  

Complete f-moment Convergence for Arrays of Rowwise NSD Random Variables

作　　者：郭蕊艳 胡学平 GUO Ruiyan;HU Xueping(School of Mathematics and Physics,Anqing Normal University,Anqing 246133,China)

机构地区：[1]安庆师范大学数理学院,安徽安庆246133

出　　处：《安庆师范大学学报（自然科学版）》2024年第1期30-36,共7页Journal of Anqing Normal University(Natural Science Edition)

基　　金：国家社科基金面上项目(21BTJ040);省级“概率统计”教学团队建设项目(2021jxtd169);省级研究生创新创业竞赛项目(2022cxcyjs027)。

摘　　要：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。The complete f-moment convergence for negatively superadditive dependent(in short NSD)random variable sequences is discussed in this paper.By using the properties of NSD random variables and their moment inequalities,combining with truncation method,the complete f-moment convergence for maximal partial sums of arrays of row wise NSD random variables is studied.Some sufficient conditions for complete f-moment convergence are provided.The results obtained in this paper generalize the situation of complete moment convergence to complete f-moment convergence in the relevant literature.

关 键 词：NSD随机变量 完全f矩收敛 Rosenthal型不等式 Marcinkiewicz-Zygmund不等式 

分 类 号：O211.4[理学—概率论与数理统计]