【摘 要】
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极限理论问题是概率论与数理统计的一个重要研究方向.但是在许多现实问题中,绝大部分随机事件之间是并不存在独立关系,故相依性概念应运而生,其在我们的工作与生活中有着广泛的发展空间和应用前景,如风险评估、多元统计分析、统计决策、金融分析、气象预报、工程计算等方面.本文研究了ANA(Asymptotically Negatively Associated)随机变量加权和的完全收敛和完全矩收敛的相关问题.利
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极限理论问题是概率论与数理统计的一个重要研究方向.但是在许多现实问题中,绝大部分随机事件之间是并不存在独立关系,故相依性概念应运而生,其在我们的工作与生活中有着广泛的发展空间和应用前景,如风险评估、多元统计分析、统计决策、金融分析、气象预报、工程计算等方面.本文研究了ANA(Asymptotically Negatively Associated)随机变量加权和的完全收敛和完全矩收敛的相关问题.利用ANA随机变量的矩不等式和随机控制条件,我们得到了ANA随机变量加权和的完全收敛和完全矩收敛性,并进而推出了ANA随机变量部分和的Marcinkiewicz-Zygmund型强大数定律.所得结果改进和推广了Chen和Sung[25]相应的结果.利用建立的理论结果,进一步研究了ANA随机误差下非参数回归模型中加权估计量的相合性质.此外,借助一些概率不等式,我们得到了基于ANA序列的线性过程的完全收敛性.在此基础上,我们研究了在线性过程中基于ANA随机误差下半参数回归模型中相关估计量的相合性质.所得到的结果改善了已有文献的相关结论.故本文结果进一步丰富和完善了ANA随机变量的概率极限理论和统计大样本理论.
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