幾類均值相依型隨機變量的極限定理.pdf_第1頁
已閱讀1頁,還剩114頁未讀, 繼續(xù)免費閱讀

下載本文檔

版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請進行舉報或認(rèn)領(lǐng)

文檔簡介

1、相依隨機變量一直是概率統(tǒng)計研究的一個重要分支,在工程,經(jīng)濟,醫(yī)學(xué)等方面取得了很多成果.本文主要關(guān)注其中幾種相依結(jié)構(gòu)中包含均值影響因子的相依隨機變量并研究其漸近性質(zhì)包括基本極限理論以及強不變原理等,該類模型在臨床試驗,自適應(yīng)設(shè)計以及隨機逼近算法方面有許多應(yīng)用,具有一定研究意義.主要內(nèi)容包括以下幾個方面:
  本文的第一部分考慮了一列相依伯努利隨機變量序列,其中給定過去歷史條件下的成功概率是當(dāng)前平均成功次數(shù)的一個線性函數(shù).在一定的假設(shè)

2、下我們得到了強不變原理,推廣了Hedye(2004),James et al.(2008)以及Wu et al.(2012)的結(jié)果.同時我們也考慮了多維情形下的模型并得到了其中心極限定理,利用Zhang(2004)的一個結(jié)果我們也得到了參數(shù)不隨n變化時的強逼近結(jié)果.
  本文的第二部分討論了Drezner and Farnum(1993)的模型在過去有限步相依情況下的漸近性質(zhì),這和著名的AR模型以及ARCH模型的出發(fā)點是一致的.我

3、們得到了其強大數(shù)律,弱不變原理以及重對數(shù)律,同時受Lin et al.(2005)的啟發(fā),我們也得到了一個速度較快的強逼近結(jié)果.關(guān)于參數(shù)的估計以及統(tǒng)計推斷我們也進行了研究,模擬結(jié)果顯示在小樣本的條件下估計量的表現(xiàn)也是可以接受的.
  本文的第三部分考慮了一類相依結(jié)構(gòu)中包含一項由均值Sn/n驅(qū)動的因子的相依隨機變量.在非常一般的新息條件下,我們得到了部分和的漸近性質(zhì),其中包括了基本的極限理論以及強不變原理.這些漸近性質(zhì)在參數(shù)的某一點

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護處理,對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
  • 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

評論

0/150

提交評論