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研究生: 洪翊書
論文名稱: Marcinkiewicz-Zygmund型強大數法則在隨機變數為成對獨立且有相同分佈結構下之研究
A Study On Marcinkiewicz-Zygmund Type Strong Law of Large Numbers for Pairwise Independent Identically Distributed Random Variables
指導教授: 胡殿中
口試委員: 趙一峯
呂理裕
學位類別: 碩士
Master
系所名稱: 理學院 - 數學系
Department of Mathematics
論文出版年: 2013
畢業學年度: 101
語文別: 中文
論文頁數: 45
中文關鍵詞: 成對獨立相同分佈強大數法則
外文關鍵詞: Marcinkiewicz-Zygmund, pairwise independent
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  • 本篇文章主要證明在一隨機變數列為成對獨立且相同分佈結構下其動差條件為
    E|X_1 |^p<∞,1<p<2會有類似於Marcinkiewicz-Zygmund Type的強大數法則的情形。


    一、導論及引理 1.1 導論.................................................p.4 1.2 引理.................................................p.5 二、文獻研究 2.1 p.i.i.d.隨機變數在動差條件為E|X_1 |^p 〖(logn)〗^τ<∞,τ>0,τ>4p-6,1<p<2的Marcinkiewicz-Zygmund type SLLN. .........................................................p.9 2.2 p.i.i.d.隨機變數在 動差條件為E|X_1 |^p 〖(loglogn)〗^(2(p-1))<∞,1<p<2 的Marcinkiewicz-Zygmund type SLLN. ........................................................p.24 三、主要結果............................................. p.34 四、結論.................................................p.42

    [1] Etemadi, N. (1981), An elementary proof of the strong law of large numbers, Z. Wahrscheinlichkeitstheor und verw. Geb. 55, 119-122.

    [2] Choi, B.D.and Sung, S.H. (1985), On convergence of (S_n-ES_n)/n^(1⁄r) →0,1<r<2, for pairwise independent random variables. Bull. Korean Math. Soc. 22, 79-82.

    [3] Li, G. (1988), Strong convergence of random elements in Banach spaces. Sichuan Daxue Xuebao 25(4), 381-389.

    [4] Martikainen, A. (1995), On the strong law of large numbers for sums of pairwise independent random variables. Stat. Probab. Lett. 25, 21-26.

    [5] Sung, S.H. (2012), Marcinkiewicz-Zygmund type strong law of large numbers for pairwise i.i.d. random variables J. Theor. Probab.

    [6] Loève, M. (1977), Probability Theory ll, 4th ed. Springer, New York.

    [7] Rick Durrett (2010), Probability : Theory and Examples, 70-71.

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