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        Weibull分布最大值吸引場(chǎng)次序統(tǒng)計(jì)量的不等式及應(yīng)用

        2015-03-01 10:01:40錢榮華
        關(guān)鍵詞:榮華次序蘇州市

        錢榮華

        (蘇州市職業(yè)大學(xué) 數(shù)理部,江蘇 蘇州 215104)

        Weibull分布最大值吸引場(chǎng)次序統(tǒng)計(jì)量的不等式及應(yīng)用

        錢榮華

        (蘇州市職業(yè)大學(xué) 數(shù)理部,江蘇 蘇州 215104)

        主要討論Weibull分布極值吸引場(chǎng)下的隨機(jī)樣本及非隨機(jī)樣本的次序統(tǒng)計(jì)量的一個(gè)不等式,并給出兩個(gè)簡(jiǎn)單的應(yīng)用.

        最大值吸引場(chǎng);Weibull分布;次序統(tǒng)計(jì)量

        假設(shè){X,Xn│n≥1}為非退化獨(dú)立同分布(i.i.d.)隨機(jī)變量序列,具有共同的分布函數(shù)F.記部分和為自Hsu與Robbins (1947)[1]引入完全收斂的概念后,出現(xiàn)了很多結(jié)果. 最初考慮級(jí)數(shù)

        收斂的條件.很多文獻(xiàn)都研究了這個(gè)問(wèn)題.如,Hsu與Robbins[1](1947)、Erd s (1949[2],1950[3])考慮了當(dāng)φ(x)=1,f(x)=x時(shí)的結(jié)果;當(dāng)0<p<2時(shí),Baum、Katz[4](1965)對(duì)進(jìn)行了討論,Bingham、Goldie[5](1988)對(duì)更一般的情況進(jìn)行了研究.

        眾所周知,次序統(tǒng)計(jì)量在實(shí)際問(wèn)題中有著廣泛的應(yīng)用,對(duì)其性質(zhì)的討論歷來(lái)是一個(gè)熱點(diǎn)問(wèn)題,嚴(yán)繼高等[6]考慮了i.i.d.的隨機(jī)變量,在其分布函數(shù)屬于極值分布為Fre'chet分布的最大值吸引場(chǎng)情況下相應(yīng)次序統(tǒng)計(jì)量的精致漸近性,且考慮了樣本容量是一個(gè)計(jì)數(shù)過(guò)程的結(jié)果,本文旨在考慮極值分布是Weibull分布的最大值吸引場(chǎng)的情況下的一個(gè)不等式,并給出兩個(gè)簡(jiǎn)單的應(yīng)用.

        1 基本概念介紹

        定義1 設(shè)X,X1,X2,…為非退化i.i.d.的隨機(jī)變量序列,其共同的分布函數(shù)為F(x),x∈R.若存在適當(dāng)?shù)某?shù)cn>0,dn∈R及分布函數(shù)H(x)使得

        則稱隨機(jī)變量X(或分布函數(shù)F)屬于極值分布H(x)的最大值吸引場(chǎng),記作X∈MDA(x)或F∈MDA(H)

        由著名的Fisher-Tippett定理知,極值分布H(x)只有三種類型:Fre'chet分布,Gumbel分布,Weibull分布Ψα(x),其中α>0為參數(shù).

        假設(shè){Y,Y,i≥1}為i.i.d.的隨機(jī)變量序列,且與隨機(jī)變量序列{X,Xi│i≥1}相互獨(dú)立,P(Y>0)=1,為常數(shù).記則N(t)為一更新計(jì)數(shù)過(guò)程.定義隨機(jī)樣本X1,的次序統(tǒng)計(jì)量為,相應(yīng)的非隨機(jī)樣本X1,X2,…,Xn的次序統(tǒng)計(jì)量為

        2 引理和主要結(jié)論

        先給出幾個(gè)重要的引理.

        引理1 The df F belongs to the maximum domain of attraction of,α>0,if and only ifandfor some slowing varying function L.

        where the norming constants cncan be chosen as

        引理2 (1) Ifl is slowly varying then for any chosen constants A>1,δ>0 there exists X=X(A,δ) such that

        (3) If f is regularly varying of index ρ then for any chosen A>1,δ>0 there exists X=X(A,δ) such that

        再給出本文的主要結(jié)果.

        定理1 設(shè)F∈MDA(Ψα),θ,s均為任意正常數(shù),則對(duì)任意ε>0,當(dāng)n充分大時(shí)有

        其中C為與ε無(wú)關(guān)的正常數(shù).

        類似于經(jīng)典的Baum-Katz定理,給出如下兩個(gè)簡(jiǎn)單的應(yīng)用.

        命題1 設(shè),則對(duì)任意0<s≤p≤r≤α有

        特別地

        特別地,當(dāng)命題1中的s=r=ρ時(shí),有如下結(jié)論成立.

        命題2設(shè)F∈MDA(Ψα),則對(duì)任意0<p<α有

        特別地

        3 結(jié)論的證明

        由于{Xi,i≥1}為i.i.d.的隨機(jī)變量序列,故由Markov不等式及Cr-不等式得

        類似可得

        故要證結(jié)論成立,只需

        事實(shí)上,由于F ∈ MDA(Ψα),故存在某正值緩變函數(shù)L(x)使得,又,從而. 故對(duì)充分大的n,不妨設(shè)則

        由Potter定理[7]知,對(duì)充分大的n,存在A=A(θ)>1使得故由式(10)得

        An Inequality for Order Statistics in Maximum Domain of Attraction of Weibull Distribution and its Applications

        QIAN Rong-hua
        (Department of Mathematics and Physics,Suzhou Vocational University,Suzhou 215104,China)

        The paper mainly discusses an inequality for order statistics of a random sample and a non-random sample that belong to the maximum domain of attraction of Weibull distribution,and some applications are also presented.

        maximum domain of attraction;Weibull distribution;order statistics

        O212

        A

        1008-5475(2015)01-0041-03

        2014-10-23;

        2014-11-21

        錢榮華(1978-),女,江蘇常熟人,主要從事概率統(tǒng)計(jì)研究.

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