m-渐近负相依随机变量序列的完全收敛与矩完全收敛

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概率极限理论是概率论的主要分支之一,是概率统计和概率论其他分支的重要理论基础.完全收敛、矩完全收敛等概念的提出,为极限理论研究者提供了新的方向.经典的概率极限理论以独立随机变量为主要研究对象,之后人们逐渐突破独立性假设的限制,展开了对相依关系的探索.人们不断提出许多相依关系:NA、ρ*混合、ρ-混合(ANA)、m-渐近负相依(m-ANA)等,并且结合极限理论,拓展了许多经典的结果.本文主要应用随机控制与截尾的方法,利用矩不等式研究更加一般的m-渐近负相依条件下加权和最大值的收敛性.首先,总结独立情形下主要的已有理论成果,对相继提出的相依关系给出系统介绍的同时,梳理了几种相依关系的关系.其次,利用截尾的方法,推广文献中相关结果,主要体现在不同的矩条件和不同分布的假设以及权函数中慢变函数的使用,得到Baum-Katz型的完全收敛的充要条件,揭示了权函数与矩条件的内在联系,再得出带有慢变函数的矩完全收敛的结论.此外,本文通过对相依随机变量加权和的数值模拟,直观展示了收敛结果.
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