若干随机变量的收敛性及其不等式研究

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Borel通过对Bernoulli试验的研究,给出了Borel强大数定律,后来在已有的相关文献中提出了一个推广的Borel强大数定律。本文改进了推广的Borel强大数定律,即把其中的条件dn=O(1/n)进行两种形式的减弱。第一种为dn=O(1/nα),α>0;第二种为dn=O(Cn),其中Cn≥0,并且存在m∈N+,m≥2使得∑∞k=1Ckm<∞,则相应的Borel结果成立。另外,我们还将此结果做了更进一步地推广,即对有界的随机变量序列情形该结果仍成立,同时提出其Borel强大数定律。此外,我们还推广了NA序列,p混合序列,φ混合序列等独立随机变量序列部分和的收敛定理,即把相应的定理推广到了任意随机变量部分和序列。本文中也研究了M-Z型序列的最大值不等式及大偏差定理。若{Xn,n≥1}为p阶M-Z型序列,记Sn(α)=∑α+ni=α+1X1,n≥1,α≥0,X1∈Lp,i≥1,从而可以得到p≥2情形下的M-Z型序列的最大值不等式及大偏差定理的估计:μ(|Sn(a)|>n)≤cn-p/2;另外,还能得到p∈(1,2]情形下的估计:μ(|Sn(a)|>n)≤cn1-p。文中最后给出了M-Z型序列部分和的最大值序列max|sksnSk(a)和混合序列部分和Sn(a)的大偏差定理。
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