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        獨立情形下自正則和的精確漸近性

        2015-10-15 01:47:43付宗魁吳群英
        關(guān)鍵詞:正態(tài)正則均值

        付宗魁,吳群英

        (桂林理工大學理學院,廣西桂林541004)

        獨立情形下自正則和的精確漸近性

        付宗魁,吳群英

        (桂林理工大學理學院,廣西桂林541004)

        研究均值為零非退化的獨立同分布的隨機變量序列正則和收斂性,在適當條件下,獲得了自正則和精確漸近性的一般結(jié)果.

        獨立同分布;自正則和;精確漸近性

        1 引言及主要結(jié)果

        隨機變量序列的精確漸近性的研究是概率極限理論研究中的一個熱門話題.近年來,得到了許多研究成果,文獻[1-2]得到了獨立情形下一階矩收斂的精確漸近性;文獻[3]得到了NA序列矩收斂的漸近性質(zhì).自正則極限理論的提出豐富了精確漸近性的理論研究,得到了一些自正則和的精確漸近性結(jié)果,文獻[4]得到了自正則和矩收斂的精確漸近性.下面先介紹穩(wěn)定吸引域的概念.

        定義1.1稱獨立同分布的隨機變量序列{X,Xn,n≥1}是屬于穩(wěn)定吸引域,如果存在An>0和Bn∈R,使得

        其中g(shù)(x)≥0為慢變化函數(shù),ci(x)≥0,ci(x)→ci,x→∞,i=1,2,c1+c2>0.

        最近,文獻[5]得到了獨立同分布序列自正則和的一類完全矩收斂,即

        本文在此基礎上,研究了獨立同分布情形下自正則和精確漸近性的一般結(jié)果.

        在整篇文章中,

        C在不同的位置表示不同的常數(shù).下面先給出文中的一些假設條件.

        定理1.2設{X,Xn,n≥1}是均值為0非退化的獨立同分布的隨機變量序列,且X屬于正態(tài)吸引域,如果滿足假設條件(i)、(ii)、(iii)和(v),則有

        定理1.3設{X,Xn,n≥1}是均值為0非退化的獨立同分布的隨機變量序列,且X屬于正態(tài)吸引域,如果滿足假設條件(i)、(ii)、(iv)和(vi),則有

        注1.1如果0<σ2=EX2<∞,由強大數(shù)定律知a.s.則以代替Vn,定理1.2和定理1.3仍成立.

        注1.2滿足假設條件中的g(x)有很多,比如g(x)=xα,(logx)β,(loglogx)γ.其中α>0,β>0,γ>0為適當?shù)膮?shù).

        2 引理

        引理2.1[6]設{X,Xn,n≥1}是均值為0的獨立同分布的隨機變量序列,且X屬于正態(tài)吸引域,則有

        其中,Φ(x)為標準正態(tài)隨機變量分布函數(shù).

        引理2.2[7]設{X,Xn,n≥1}是均值為0的獨立同分布的隨機變量序列,且X屬于正態(tài)吸引域,如果滿足假設條件(i)、(ii)和(v),則有

        引理2.3[8]設{X,Xn,n≥1}是均值為0的獨立同分布的隨機變量序列,且X屬于正態(tài)吸引域,則對于任意的存在0<δ<1,x0>1,N0,使得當n≥N0和時,有

        引理2.4[1]設{ani,1≤i≤n,n≥1}為實數(shù)陣列,{Xi,i≥1}為實數(shù)序列且滿足條件:對任意的i≥1,ani→0,n→∞.對任意的

        3 定理1.2的證明

        性質(zhì)3.1在定理1.2的條件下,有

        證明參見文獻[9]的性質(zhì)4.1.

        性質(zhì)3.2在定理1.2的條件下,有

        性質(zhì)3.3M>4設在定理1.2的條件下,有

        證明參見文獻[9]的性質(zhì)4.3.

        性質(zhì)3.4在定理1.2的條件下,有

        定理1.2的證明由性質(zhì)3.1-性質(zhì)3.4及三角不等式可知(3)式成立,即定理1成立.

        4 定理1.3的證明

        由文獻[7]的定理1.1的(1.2)式知(13)式成立,即定理1.3成立.

        [1]Hall P,Heyde C C.Martingale Limit Theory and Its Applications[M].New York:Academic Press,1980.

        [2]孫曉祥,楊麗娟.獨立情形下一階矩收斂的精確漸近性的注記[J].吉林大學學報,2013,51(5):871-875.

        [3]Zhao Y X.Asymptotic properties of the moment convergence for NA sequences[J].Acta Mathematica Scientia,2014,34B(2):301-312.

        [4]Zhao Y X,Tao J X.Precise asymptotics in complete moment convergence for self-normalized sums[J].Computers and Mathematics with Applications,2008,56:1779-1786.

        [5]Zang Q P.A kind of complete moment convergence for self-normalized sums[J].Computers and Mathematics with Applications,2010,60:1803-1809.

        [6]Gine E,Gotze F,Masson D M.When is the student t-statistic asymptotically standard normal[J].Ann.Probab,1997,25:1514-1531.

        [7]陸振剛,姜玉秋.自正則部分和精確漸近性的一般結(jié)果[J].華東師范大學學報,2013(2):146-153.

        [8]Griffin P S,Kuelbs J.Some extensions of the LIL via self-normalized sums[J].Ann.Probab.,1991,19:380-395.

        [9]Zhang Y,Yang X Y,Dong Z S.A general law of precise asymptotics for the complete moment convergence[J].Chin.Ann.Math.,2009,30B(1):77-90.

        [10]Zang Q P.A general law of complate moment convergence for self-normalized sums[J].Inequalities and Applications,2010,46(1):155-161.

        Precise asymptotics for self-normalized sums of independent and identically distributed random variables

        Fu Zongkui,Wu Qunying

        (College of Science,Guilin University of Technology,Guilin 541004,China)

        This paper study the convergence of normalized sums for independent and identically distributed nondegenerate random variables with mean zeros,under some conditions,we obtain a general result on precise asymptotics for self-normalized sums.

        independent and identically distributed,self-normalized sums,precise asymptotic

        O211.4

        A

        1008-5513(2015)06-0596-08

        10.3969/j.issn.1008-5513.2015.06.007

        2015-05-04.

        國家自然科學基金(11361019);廣西自然科學基金(2013GXNSFDA019001);廣西高校人才小高地建設創(chuàng)新團隊資助計劃(桂教人[2011]47號).

        付宗魁(1990-),碩士生,研究方向:概率論與數(shù)理統(tǒng)計.

        2010 MSC:60F15

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