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    非同分布兩兩NQD列滑動平均過程的完全收斂性

    2010-11-22 06:28:24沈建偉王文勝
    關鍵詞:理學院收斂性滑動

    沈建偉,王文勝

    (1.浙江科技學院 理學院,浙江 杭州 310023;2.杭州師范大學 理學院,浙江 杭州 310036)

    0 引 言

    設{Yi,-∞

    則{Xk,k≥1}為一滑動平均過程.有關滑動平均過程的許多極限理論結果已經(jīng)建立,如中心極限定理、大偏差理論、極值等.

    文獻[1]中給出了如下的完全收斂性結果:

    Cai[2]在此基礎上獲得了關于同分布NA列移動平均過程的完全收斂性結果;王敏會等[3]獲得了關于同分布LNQD列移動平均過程的完全收斂性結果.在此進一步獲得了關于非同分布兩兩NQD列滑動平均過程的完全收斂性.

    定義1[4]稱隨機變量X和Y是NQD(Negatively Quadrant Dependent)的,若對?x,y∈R都有

    P(X

    稱隨機變量列{Xn,n≥1}是兩兩NQD的,若對?i≠j,Xi與Xj是NQD的.

    定義3稱隨機變量序列{Xn,n≥1}是關于隨機變量X一致有界的,若?t>0,?n∈N,有

    P{|Xn|>t}≤cP{|X|>t}.

    引理1[5]若h(x)>0為緩變函數(shù),則

    引理3[4]設隨機變量X和Y是NQD的,則

    i)EXY≤EXEY;

    ii)P(X>x,Y>y)≤P(X>x)P(Y>y),?x,y∈R;

    iii)若f,g同為非降(或非增)函數(shù),則f(X)與g(Y)仍為NQD的.

    引理5[8]設{Xn,n≥1}是任意隨機序列.如存在某隨機變量X,使對任意x>0及n≥1,有P{|Xn|≥x}≤cP{|X|≥x},則對?β>0,?t>0有

    E|Xn|βI(|Xn|≤t)≤c(E|X|βI(|X|≤t)+tβP{|X|>t}),
    E|Xn|βI(|Xn|>t)≤cE|X|βI(|X|>t).

    該文中c均為正常數(shù),在不同的地方可以代表不同的值.

    為行文方便,總是用“?”代表通常意義下的“O”.

    1 主要結論及證明

    (1)

    則由引理3知aniTi仍為兩兩NQD的.

    (2)

    (3)

    均成立.

    先證式(2)成立.

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    (4)

    于是利用式(4)得

    再證式(3)成立.

    利用引理5并考慮

    (5)

    由引理4可知

    (6)

    結合式(5)(6)得

    (7)

    對于I21,其證法類似于I1的證明,不再贅述.得

    I21<∞.

    (8)

    (9)

    (10)

    E|Y|ph(|Y|1/α)<∞.

    (11)

    由式(9)(10)(11)可知

    I22<∞.

    (12)

    結合式(7)(8)(12)可知式(3)成立.

    綜上所述,定理1成立.

    [1] Li Deli, Rao M B, Wang Xiangchen. Complete convergence of moving average processes[J]. Statist Probab Lett,1992,14:111-114.

    [2] Cai Guanghui. Complete convergence of moving average processes under negative associated assumptions[J]. Math Appl,2003,16(3):8-12.

    [3] 王敏會,吳珍英,袁冬梅.LNQD隨機變量序列生成的移動平均過程的完全收斂性[J].東北電力大學學報,2006,26(2):83-89.

    [4] Lehmann E L. Some concepts of dependence[J]. Ann Math Statist,1966,37:1137-1153.

    [5] 林正炎,陸傳榮,蘇中根.概率極限理論基礎[M].北京:高等教育出版社,1999.

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    [7] 萬成高.兩兩NQD列的大數(shù)定律與完全收斂性[J].應用數(shù)學學報,2005,28(2):253-261.

    [8] 吳群英.混合序列的概率極限理論[M].北京:科學出版社,2006.

    [9] Zhang Lixin. Complete convergence of moving average processes under dependence assumptions[J]. Stat Probab Lett,1996,30:165-170.

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