本文主要研究任意相依连续型随机变量滑动平均的强偏差定理(即用不等式表示的强极限定理),全文共分四章.绪论部分,首先简明扼要地介绍了概率论极限理论背景以及发展现状.其次介绍了刘文创立的研究随机变量强偏差定理的基本思想与方法.最后引入了随机变量滑动平均,滑动似然比以及滑动相对熵概念.第二章.利用随机序列滑动似然比以及滑动相对熵概念作为任意随机序列联合分布与参考乘积分布(服从指数分布的独立随机变量序列)的偏差的随机性度量,并通过滑动相对熵给出了样本空间的一个子集.在此子集上得到了一类用不等式表示的强偏差定理,即小偏差定理.第三章.利用滑动似然比的概念和Laplace变换的方法,研究相依连续型非负随机变量序列滑动和的极限性质,得到了一类用不等式表示的强偏差定理,即小偏差定理.第四章.设{ξn, n≥1}是任意相依连续型随机变量序列,{Bn, n≥1}是实直线上的Lebesgue可测集,1Bn(x)是Bn的示性函数,本章研究{1Bn(ξn), n≥1}的极限性质,得到了一类用不等式表示的强偏差定理,并且得到关于{1Bn(ξn), n≥1}的强大数定律作为本节定理的推论.