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On Strong Convergence for Maximal Weighted Sums of φ-mixing Random Variables

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成果类型:
期刊论文
作者:
黄海午;叶大相
作者机构:
[黄海午] School of Mathematics and Computational Science,Xiangtan University
[叶大相] College of Science,Guilin University of Technology
语种:
中文
关键词:
φ混合随机变量;完全收敛;Marcinkiewicz-Zygmund型强大数定律;加权和
关键词(英文):
φ-mixing random variable;Complete convergence;Marcinkiewicz-Zygmund type strong law of large number;Weighted sum
期刊:
应用数学
ISSN:
1001-9847
年:
2015
卷:
28
期:
2
页码:
291-298
基金类别:
Supported by the National Nature Science Foundation of China(71271042,11401127) the Program to Sponsor Teams for Innovation in the Construction of Talent Highlands in Guangxi Institutions of Higher Learning((2011)47) the Support Program of the Guangxi China Science Foundation(2014GXNSFBA118006,2013GXNSFDA019001) the Guangxi Provincial Scientic Research Projects(201204LX157,2013YB104,YB2014150) the Construct Program of the Key Discipline in Hunan Province([2011]76) the Science Foundation of Hengyang Normal University(14B30)
机构署名:
本校为其他机构
院系归属:
数学与统计学院
摘要:
本文研究φ混合随机变量最大值加权和的强收敛性质.提出关于不同分布φ混合随机变量完全收敛的一些结果.作为一个应用,取得φ混合随机变量加权和的Marcinkiewicz-Zygmund型强大数定律.
摘要(英文):
In this article,the strong convergence properties for maximal weighted sums of φ-mixing random variables are studied.Some results on the complete convergence for φ-mixing random variables are presented without assumption of identical distribution.As an application,the Marcinkiewicz-Zygmund type strong law of large numbers for weighted sums of...

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