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        平滑移動過程的矩完全收斂性

        2015-03-11 06:44:42郭明樂

        李 茜,郭明樂

        (1.安徽師范大學(xué)皖江學(xué)院 經(jīng)濟(jì)系, 安徽 蕪湖 241000;2.安徽師范大學(xué) 數(shù)學(xué)與計算機(jī)科學(xué)學(xué)院, 安徽 蕪湖 241000)

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        平滑移動過程的矩完全收斂性

        李茜1,郭明樂2

        (1.安徽師范大學(xué)皖江學(xué)院 經(jīng)濟(jì)系, 安徽 蕪湖 241000;2.安徽師范大學(xué) 數(shù)學(xué)與計算機(jī)科學(xué)學(xué)院, 安徽 蕪湖 241000)

        摘要:本文研究了基于φ-混合序列的平均移動過程的矩完全收斂性,主要工作是在Kim,Ko的基礎(chǔ)上將矩完全收斂性推廣至q階矩,并將其中的結(jié)論作為本文的特例給出。

        關(guān)鍵詞:φ-混合序列;平滑移動過程;收斂;矩完全收斂性

        完全收斂性是隨機(jī)變量序列的重要的收斂性質(zhì),本文主要討論基于平滑移動過程中的矩完全收斂性。

        設(shè){Yn;-∞

        (1)

        稱{Xn;n≥1}為基于隨機(jī)變量序列{Yn;-∞

        定理A[1]設(shè){Yi;-∞

        定理B[2]設(shè){Xk;-∞p,則

        雖然對隨機(jī)變量序列做獨(dú)立同分布的假設(shè)在某些場合下是合適的,但是要驗(yàn)證樣本變量的獨(dú)立性卻非常困難,并且在多數(shù)情況下,為了了解變量之間是否存在聯(lián)系,樣本觀測值常常是非獨(dú)立的。因此,相依隨機(jī)變量的極限理論研究越來越引起人們的重視。自上世紀(jì)50年代以來,α-混合,ρ-混合,φ-混合,ψ-混合,NA序列等隨機(jī)變量的相依性概念被陸續(xù)提出。

        若{Yn;-∞

        受Kim,Ko以及文獻(xiàn)[4]的啟發(fā),本文主要討論q階矩的收斂性,尤其當(dāng)q=1時,由本文結(jié)論可推出Kim和Ko的結(jié)論。

        本文中C總表示正常數(shù),且在不同的地方可以表示不同的常數(shù)。

        1準(zhǔn)備知識

        定義1稱定義在[0,∞)上的正函數(shù)l(x)為慢變化函數(shù),如果?λ>0,有

        由文獻(xiàn)[4]可知,慢變化函數(shù)具有以下性質(zhì):

        ④對任何r>0,η>0,任何自然數(shù)k,有

        ⑤對任何r<0,η>0,任何自然數(shù)k,有

        如當(dāng)n→∞時,φ(n)→0,則稱(Xn;n≥1)是φ-混合序列。

        引理2設(shè)l(x)是定義在[0,∞)上的慢變化函數(shù),對任何自然數(shù)k,有

        ①當(dāng)r>-1時,有

        (2)

        ②當(dāng)r<-1時,有

        (3)

        證明以下只證(2)式。對任意k存在i使得2i-1-1,由慢變化函數(shù)的性質(zhì)有

        2主要結(jié)果

        推論當(dāng)q=1時,引理1成立。

        定理2在定理1的條件下,如果

        3定理的證明

        由引理知,

        I3+I4。

        I5+I6。

        其中I5=

        定理2的證明

        參考文獻(xiàn):

        [1]D.L.Li, M.B.Rao, X.C.Wang. Complete convergence of moving average processes under dependence assumptions[J]. Statist. Probab. Lett., 1992, 14: 1111-1114.

        [2] Y.S.Chow.On the rate of moment convergence of sample sums and extremes[J]. Bull. Inst. Math. Acad. Sinica., 1988, 16: 177-201.

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        [5] Q.M.Shao. Almost sure invariance principles for mixing sequences of random variables[J]. Stochastic Process. A., 1993, 48: 319-334.

        [6] P.Y.Chen, X.D.Liu. Complete moment convergence for sequences of identically distributed ρ-mixing random variables[J]. Acta. Math. Sin., Chinese Ser., 2008, 51(2): 281-290.

        Complete Moment Convergence of Moving Average Processes

        LI Qian1, GUO Ming-le2

        (1.Wanjiang College of Anhui Normal University, Wuhu 241000, China;2.School of Mathematics and Computer Science, Anhui Normal University, Wuhu 241000, China)

        Abstract:In this paper,moment complete convergence of moving average processes under φ-mixing assumptions is investigated. We extended Kim,Ko to q th-order moment complete.

        Key words:φ-mixing random variables, moving average processes, convergence, moment complete convergence

        文章編號:1007-4260(2015)03-0005-04

        中圖分類號:O231.4

        文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A

        DOI:10.13757/j.cnki.cn34-1150/n.2015.03.002

        作者簡介:李茜,女,安徽淮南人,碩士,安徽師范大學(xué)皖江學(xué)院講師, 研究方向?yàn)楦怕蕵O限理論。

        收稿日期:2014-11-16

        郭明樂,男,安徽鳳陽人,碩士,安徽師范大學(xué)副教授, 研究方向?yàn)楦怕蕵O限理論。

        網(wǎng)絡(luò)出版時間:2015-8-25 15:40網(wǎng)絡(luò)出版地址:http://www.cnki.net/kcms/detail/34.1150.N.20150825.1540.002.html

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