导读:本文包含了强大数定律论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:大数,定律,序列,变量,线性,概率,空间。
强大数定律论文文献综述
于亚文,沈燕,徐静[1]（2019）在《次线性期望下负相关随机变量加权和的强大数定律》一文中研究指出在概率和期望的线性可加性条件下可得到经典概率极限理论。但在金融领域中的风险度量、超套期保值等问题中会出现概率和期望的非线性情形。因此,近年来统计学家致力于研究在次线性期望下的极限定理。在■n~αV(|X|>μb_n)<∞的条件下,得到次线性期望下负相关随机变量加权和的强大数定律。将Li等的定理结论推广到次线性期望空间中。(本文来源于《合肥学院学报(综合版)》期刊2019年05期）
屈聪,张水利[2]（2019）在《NA随机变量序列的强大数定律》一文中研究指出研究了NA随机变量序列的强大数定律,利用推广的Borel-Cantelli引理,讨论一般矩条件与强大数定律之间的关系,作为推论,得到了p阶矩与强大数定律等价,最后给出了NA随机变量序列的Feller强大数定律.(本文来源于《平顶山学院学报》期刊2019年05期）
金少华,徐勇,王东,宛艳萍,陈秀引[3]（2019）在《概率论的一个强大数定律》一文中研究指出给出了概率论中一个强大数定律,拓广了辛钦强大数定律的适用范围.(本文来源于《高师理科学刊》期刊2019年09期）
赵秀梅,李佳芯,袁红星,刘会杰,金少华[4]（2019）在《非齐次树上可列非齐次马氏链集间转移的一类强大数定律》一文中研究指出近年来树模型已引起物理学、概率论及信息论界的广泛兴趣.树指标随机过程已成为近年来发展起来的概率论的研究方向之一.在概率论的发展过程中,对强大数定律的研究一直占重要地位,强大数定律也一直是国际概率论界研究的中心课题之一.本文通过构造适当的非负鞅,将Doob鞅收敛定理应用于几乎处处收敛的研究,研究给出了一类非齐次树上可列非齐次马氏链集间转移的一类强大数定律.(本文来源于《应用泛函分析学报》期刊2019年03期）
何其慧[5]（2019）在《ANA序列的完全收敛性及强大数定律》一文中研究指出利用ANA序列的矩不等式建立了ANA序列双下标加权和的完全收敛性,所得结果将关于单下标随机变量的已有结论推广到双下标随机变量,改进了权系数的取值范围,因此具有更加广泛的适用性.作为主要结果的应用,还得到了ANA序列加权和的强大数定律,不仅改进了已有结果中权系数的范围,还将p的范围由1≤p <2改进到0 <p <2.(本文来源于《通化师范学院学报》期刊2019年06期）
钟豪媛,吴群英[6]（2019）在《次线性期望空间下广义ND序列的强大数定律》一文中研究指出在矩条件■下,获得了次线性期望空间下不同分布广义ND序列的Marcinkicwicz强大数定律,推广了次线性期望空间下的大数定律。(本文来源于《桂林理工大学学报》期刊2019年02期）
范啸猛,李安琪,王健儒,金少华,任双双[7]（2019）在《关于非齐次树指标Markov链的一类强大数定律》一文中研究指出关于树指标Markov链,国内外学者对此已经做了许多相关的研究,强大数定律是概率论中的重要问题之一.本文通过引入树指标Markov链相对于乘积对数正态分布滑动相对熵的概念,研究给出了非齐次树上Markov链关于对数正态分布的一类强大数定律.(本文来源于《应用泛函分析学报》期刊2019年01期）
仰蕾[8]（2019）在《Borel-Cantelli引理和强大数定律充要条件的研究》一文中研究指出众所周知,概率极限理论在概率论和数理统计中扮演着基石的作用,而有关Borel-Cantelli引理和强大数定律的研究又是重要研究内容,故本论文将主要研究这两类问题.首先,目前已有很多学者在概率空间下研究了Borel-Cantelli引理有关问题,例如对独立事件序列或者相依事件序列,在满足一定条件下,获得了一些有关Borel-Cantelli引理的上下界.但对一般测度空间的Borel-Cantelli引理研究很少.我们将在一般有限测度空间下,研究非负函数的Borel-Cantelli引理,获得了一些上下界,推广了一些已有的经典结论.进一步,我们通过举例(包括相依序列),验证我们所获得的结论.其次,对强大数定律的研究,许多学者已将独立情形推广到相依情形,但大都只给出强大数定律的充分条件,对其必要条件研究较少.所以我们将研究相依序列——NSD序列的强大数定律的充分必要条件.在一些函数型条件下,我们获得了NSD序列强大数定律的充要条件.作为应用,我们可立即得到NSD序列的Marcinkiewicz型和logarithmic均值型的强大数定律.最后,利用MATLAB软件我们开展相关数据模拟工作,进一步验证我们所获得的大数定律.(本文来源于《安徽大学》期刊2019-03-01）
陈晓燕,许晓明[9]（2019）在《次线性期望下弱负相关随机变量的性质及其强大数定律》一文中研究指出强大数定律是非可加概率(或非线性期望)框架下的重要理论.目前己有许多有关非可加概率(或非线性期望)下独立同分布或负相关随机变量序列的强大数定律的研究文献.本文在非可加概率和次线性期望框架下,引入弱负相关随机变量的概念,并研究了弱负相关随机变量的有关性质.作为应用,本文还证明了弱负相关随机变量序列的强大数定律.(本文来源于《应用概率统计》期刊2019年01期）
付宗魁,费丹丹,吴群英[10]（2018）在《次线性期望下Marcinkiewicz’s强大数定律（英文）》一文中研究指出次线性期望提供了一个非常灵活的框架来对不确定的现象概率问题建立模型,大量的问题引起许多人的兴趣.在本文中,通过利用次线性期望的概率不等式,我们得到Marcinkiewicz’s强大数定律.(本文来源于《应用数学》期刊2018年03期）
强大数定律论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
研究了NA随机变量序列的强大数定律,利用推广的Borel-Cantelli引理,讨论一般矩条件与强大数定律之间的关系,作为推论,得到了p阶矩与强大数定律等价,最后给出了NA随机变量序列的Feller强大数定律.
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
强大数定律论文参考文献
[1].于亚文,沈燕,徐静.次线性期望下负相关随机变量加权和的强大数定律[J].合肥学院学报(综合版).2019
[2].屈聪,张水利.NA随机变量序列的强大数定律[J].平顶山学院学报.2019
[3].金少华,徐勇,王东,宛艳萍,陈秀引.概率论的一个强大数定律[J].高师理科学刊.2019
[4].赵秀梅,李佳芯,袁红星,刘会杰,金少华.非齐次树上可列非齐次马氏链集间转移的一类强大数定律[J].应用泛函分析学报.2019
[5].何其慧.ANA序列的完全收敛性及强大数定律[J].通化师范学院学报.2019
[6].钟豪媛,吴群英.次线性期望空间下广义ND序列的强大数定律[J].桂林理工大学学报.2019
[7].范啸猛,李安琪,王健儒,金少华,任双双.关于非齐次树指标Markov链的一类强大数定律[J].应用泛函分析学报.2019
[8].仰蕾.Borel-Cantelli引理和强大数定律充要条件的研究[D].安徽大学.2019
[9].陈晓燕,许晓明.次线性期望下弱负相关随机变量的性质及其强大数定律[J].应用概率统计.2019
[10].付宗魁,费丹丹,吴群英.次线性期望下Marcinkiewicz’s强大数定律（英文）[J].应用数学.2018
论文知识图
