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    部分和之和的弱不變?cè)?/h1>
    2015-12-06 06:30:28鄒廣玉
    關(guān)鍵詞:收斂性定律學(xué)報(bào)

    鄒廣玉

    (長(zhǎng)春工程學(xué)院理學(xué)院,長(zhǎng)春130012)

    0 引言

    Arnold和Villasenor[1]在研究記錄值分布時(shí)發(fā)現(xiàn),有必要對(duì)“部分和之和”的極限行為進(jìn)行研究。后來人們發(fā)現(xiàn)它在時(shí)間序列分析、隨機(jī)游動(dòng)和破產(chǎn)理論等領(lǐng)域中也有著廣泛應(yīng)用。例如,設(shè){Xt,t=0,1,2,…}為隨機(jī)游動(dòng),記0,則St可表示第t日的某股票的收盤價(jià),進(jìn)而便是n日的移動(dòng)平均線。鑒于“部分和之和”在理論和實(shí)際中的廣泛應(yīng)用,眾多學(xué)者對(duì)其極限性質(zhì)進(jìn)行了深入研究,如文獻(xiàn)[2]給出了獨(dú)立同分布隨機(jī)變量序列部分和之和的中心極限定理,其結(jié)果如下:

    設(shè){Xn,n≥1}為獨(dú)立同分布隨機(jī)變量列,滿足記則

    文獻(xiàn)[3-4]研究了NA隨機(jī)變量序列部分和之和的大數(shù)定律和中心極限定理,文獻(xiàn)[5]討論了獨(dú)立同分布隨機(jī)變量序列部分和之和的完全收斂性等等。周知,弱不變?cè)硎歉怕蕵O限理論中一類重要的結(jié)果,本文給出獨(dú)立同分布隨機(jī)變量序列部分和之和的弱不變?cè)怼?/p>

    定理1 設(shè){Xn,n≥1}為獨(dú)立同分布隨機(jī)變量列,滿足EX1=01,記則

    1 若干引理

    引理1[6](Kolmogorov不等式)設(shè){Xn,n ≥1}為均值為0的獨(dú)立同分布隨機(jī)變量列,對(duì)于?x>0,有

    引理2[7](連續(xù)映射定理)設(shè)h是距離空間S到S′的連續(xù)映射,{Pn,P}是S上的概率測(cè)度,則

    其中“?”表示測(cè)度的弱收斂。

    引理3[7]設(shè)S是一個(gè)距離空間,{Xun,Xn}是S×S上的隨機(jī)元,如果對(duì)于固定的n→∞,和且對(duì)于?ε>0,

    2 定理的證明

    那么

    由獨(dú)立同分布序列的強(qiáng)大數(shù)定律,對(duì)于ε>0一致地有

    由引理1有

    ∞。于是對(duì)t∈ [ε,1]一致地有

    結(jié)合式(3)~ (5)并應(yīng)用引理3便可得式(2)。

    [1]Arnold B C,Villasenor J A.The Asymptotic Distributions of Sums of Records[J].Extremes,1998,1(3):351-363.

    [2]江濤,林日其.I.I.D.隨機(jī)變量部分和之和的極限定理[J].淮南工業(yè)學(xué)院學(xué)報(bào),2002,22(2):73-75.

    [3]宇世航.同分布NA序列部分和之和的強(qiáng)大數(shù)定律[J].山東大學(xué)學(xué)報(bào):理學(xué)版,2008,43(4):62-66.

    [4]宇世航,張銳梅.NA序列部分和之和的中心極限定理[J].高師理科學(xué)刊,2007,27(3):1-4.

    [5]蘭沖鋒,吳群英.I.I.D序列部分和之和的完全收斂性探討[J].吉林大學(xué)學(xué)報(bào):理學(xué)版,2012,50(3):9-11.

    [6]林正炎,白志東.概率不等式[M].北京:科學(xué)出版社,2006:49.

    [7]Billingsley P.Convergence of Probability Measures[M].Second Edition.New York:Joh Wiley & Sons,INC,1999.

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