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        由漸近幾乎負相協(xié)(AANA)隨機變量序列生成的移動平均過程的中心極限定理

        2021-01-26 07:22:28徐惠蓮王穎
        浙江大學學報(理學版) 2021年1期
        關(guān)鍵詞:定義

        徐惠蓮,王穎

        (1.長春職業(yè)技術(shù)學院職業(yè)基礎(chǔ)部,吉林長春130031;2.大連理工大學數(shù)學科學學院,遼寧大連116024)

        1 引言及主要結(jié)果

        定義1 如果對集合(1,2,…,n)的任意2個不相交的非空子集T1與T2,均有

        其中,f和g是任意2個使協(xié)方差存在且對每個變元均非降(或同為對每個變元均非升)的函數(shù),那么稱X=(X1,X2,…,Xn) 為 負 相 協(xié) (negatively associated,NA)隨機向量,稱 {Xn,n≥ 1}為 NA 隨機變量序列。

        定義2 如果存在非負序列q(n)→0(n→∞),對任意的n,k≥ 1,均有

        其中,f和g是任意2個使協(xié)方差存在且對每個變元均非降的函數(shù),那么稱{Xn,n≥1}為漸近幾乎負相協(xié) (asymptotically almost negatively associated,AANA)隨機變量序列,稱{q(n),n≥1}為該序列的控制系數(shù)。

        NA隨機變量序列的定義可參見文獻[1],NA隨機變量序列在可靠性理論、滲透性理論及多元分析中有廣泛應用[2]。

        AANA隨機變量最早見于文獻[3-4]。顯然,當q(n)=0,n≥1時,AANA隨機變量序列即為NA隨機變量序列。但若令Xn=(1+a2n)-1/2(ηn+anηn+1),其中,{ηn,n≥ 1}為獨立同分布 N(0,1)隨機變量,an≥0且 an→0,n→ ∞,易知 {Xn,n≥1}是AANA隨機變量序列而非NA隨機變量序列。因此AANA隨機變量序列是更為廣泛的包含獨立隨機變量序列和NA隨機變量序列的相依隨機變量序列。自AANA隨機變量概念提出以來,概率統(tǒng)計學家對其性質(zhì)進行了廣泛研究,具體可參見文獻[5-14]。文獻[8]研究了AANA隨機變量序列的中心極限定理,但至今尚未見由AANA隨機變量序列生成的移動平均過程的中心極限定理的相關(guān)研究結(jié)果,為此,本文對其進行了研究。主要結(jié)果如下:

        定理1 設(shè){Xn,n≥1}是同分布且控制系數(shù)為{q(n),n≥1}的AANA隨機變量序列,當0<δ<1時,滿足

        若存在嚴格上升的自然數(shù)序列{nk,k≥1},當0<α≤1時,滿足

        由定理1,可推出以下關(guān)于嚴平穩(wěn)AANA隨機變量序列的中心極限定理。

        推論1 設(shè){Xn,n≥1}是嚴平穩(wěn)且控制系數(shù)為{q(n),n≥1}的 AANA 隨 機 變 量 序 列 ,當 0<δ<1時,滿足

        注 1 令 a0=1,ai=0,i≠ 0,顯然 {ai}絕對可和且Xn=Yn,因此定理1和推論1對AANA隨機變量序列的部分和也成立。本文推廣了文獻[8]的結(jié)果。

        注2 由于AANA隨機變量序列包含獨立隨機變量序列和NA隨機變量序列,因此定理1和推論1對獨立隨機變量序列和NA隨機變量序列仍然成立,推論1將文獻[15]的結(jié)論從NA隨機變量序列推廣至AANA隨機變量序列。

        2 定理1的證明

        下文中,C表示正常數(shù),不同地方可表示不同的值。首先介紹證明中需要的幾個引理。

        引理 1[5]設(shè) {Xn,n ≥ 1}是同分布且控制系數(shù)為{q(n),n≥1}的AANA隨機變量序列,滿足

        由引理3和Slutsky引理,可知定理1成立。

        證畢!

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