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        φ-混合序列的隨機(jī)中心極限定理

        2018-07-13 10:51:26邢峰鄒廣玉
        關(guān)鍵詞:定理證明定義

        邢峰, 鄒廣玉

        (長春工程學(xué)院 理學(xué)院, 吉林 長春 130012 )

        1 引言及主要結(jié)果

        定義1若

        n→,

        定義2若

        Cov(f(X1,X2,…,Xn),g(X1,X2,…,Xn))≥0,

        其中f和g是任何2個使上式協(xié)方差存在且對每個變元均單調(diào)非降的函數(shù),則稱隨機(jī)序列{Xk,1≤k≤n}是相伴(associated)的. 如果對任何n≥2,{X1,X2,…,Xn} 都是相伴的,則隨機(jī)序列{Xn,n≥1}是相伴的.

        定義3定義隨機(jī)變量X與Y之間的Kolmogorov距離為

        IBRAGIMOV[2]給出了下列嚴(yán)平穩(wěn)φ-混合序列的中心極限定理:

        (1)

        隨機(jī)序列部分和的相關(guān)研究一直是概率極限理論研究的熱點(diǎn)之一,它與很多實(shí)際問題密切相關(guān),比如,保險公司在一定時間內(nèi)的索賠可表示為隨機(jī)部分和的形式,此外,金融數(shù)學(xué)、更新過程、證券、風(fēng)險投資等領(lǐng)域中的問題也屬于隨機(jī)部分和問題. 因此,研究隨機(jī)部分和的極限性質(zhì)不僅具有理論意義, 更具有現(xiàn)實(shí)意義. 對此,很多學(xué)者已做了深入的研究[3-7].最近,PRAKASA等[8]在相伴情形下研究了隨機(jī)中心極限定理,給出了與已有研究不同的結(jié)論.

        首先給出一些假設(shè)條件和記號.

        下文中總記{Xn,n≥1}為嚴(yán)平穩(wěn)序列,且滿足

        {Nn,n≥1}為一列非負(fù)整數(shù)隨機(jī)序列,且與{Xn,n≥1} 獨(dú)立,假設(shè)

        (2)

        (3)

        其中Z2為連續(xù)型隨機(jī)變量. 記

        定理B[8]設(shè){Xn,n≥1}為嚴(yán)平穩(wěn)的相伴序列,且{Xn,n≥1}, {Nn,n≥1}滿足上述假設(shè)條件, 那么

        dK(Tn,T(Z1,Z2))→0,n→.

        目前對混合序列下的隨機(jī)中心極限定理的研究還較少,本文研究φ-混合序列,得到

        dK(Tn,T(Z1,Z2))→0,n→.

        (4)

        注1定理1說明在Kolmogorov距離下,適當(dāng)正則化之后,隨機(jī)部分和SNn依分布收斂于T(Z1,Z2),其中T(Z1,Z2)為2個獨(dú)立隨機(jī)變量Z1~N(0,1)和Z2的線性函數(shù). 特別地,當(dāng)Z2~N(0,1)時,T(Z1,Z2)~N(0,1).

        注3由定義可知,相伴序列和φ-混合序列互不包含,因此本文推廣了已有的結(jié)果.

        2 定理的證明

        為了證明定理1, 需要以下幾個引理.

        引理1記P(Nn=k)=pn,k,cj=Cov(X1,X1+j),在定理的假設(shè)條件下,有

        Var(SNn)=E(Nn)σ2+Var(Nn)μ2-

        (5)

        (6)

        引理2[8]設(shè){Un,U}為一隨機(jī)變量序列,滿足U的分布函數(shù)是α-Lipschitz連續(xù)的(α>0),V與{Un,U}獨(dú)立的隨機(jī)變量滿足E|V|<.g為直線上的連續(xù)函數(shù).那么對于任意的常數(shù)c,δ>0以及任意的z∈R,有

        |P(Un+Vg(Un)≤z)-P(Un+cV≤z)|≤

        P(|g(Un)-c|>δ)+2αδE|V|.

        引理3[9]如果Fn?F,F在閉集A上處處連續(xù),那么,

        定理1的證明首先證明

        dK(Tn,Tn(Z1))→0,n→.

        (7)

        那么,由全概率公式以及{Xn}與{Nn} 的獨(dú)立性,可知

        P(Z1≤x(n,k))|+P(|Nn-nν|>nν/2)=∶

        I1+I2,

        由定理A和引理3,注意到標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布函數(shù)的連續(xù)性,可知I1→0, 由Markov不等式以及式(2),可知I2→0,從而得式(7)成立.

        其次證明

        dK(Tn(Z1),Tn(Z1))→0,n→.

        (8)

        由Chebyshev不等式以及式(2)和式(6),易推得

        (9)

        由式(2)和引理1,可得

        (10)

        由式(10)以及Slutsky定理,知

        (11)

        注意到{Nn,Z2}與Z1獨(dú)立,在引理2中取

        由式(9)、(11)、引理3及δd的任意性,可推得式(8)成立.

        接下來證明

        dK(Tn(Z1),T(Z1,Z2))→0,n→.

        (12)

        注意到Z1與Z2獨(dú)立,從而有

        dK(Tn(Z1),T(Z1,Z2))=

        P(T(u,Z2)≤x)|dΦ(u)=

        其中,

        再由式(3)、引理3以及Z2為連續(xù)性隨機(jī)變量,可知式(12)成立.

        最后聯(lián)立式(7)、(8)、(12)以及三角不等式:

        dK(Tn,T(Z1,Z2))≤dK(Tn,Tn(Z1))+

        dK(Tn(Z1),Tn(Z1))+dK(Tn(Z1),T(Z1,Z2)).

        可知定理1成立.

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