【摘 要】
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概率极限理论作为概率论的主要分支之一，它不仅有着广泛的实际应用，而且它还是概率论的其他分支和数理统计的基础.在概率极限理论中，独立随机变量下的极限理论是其经典理论之一.
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概率极限理论作为概率论的主要分支之一，它不仅有着广泛的实际应用，而且它还是概率论的其他分支和数理统计的基础.在概率极限理论中，独立随机变量下的极限理论是其经典理论之一.但独立随机变量的极限理论在二十世纪三四十年代就已经获得了完善的发展.而在实际问题中，样本大多数情况下并非是独立的.因此，研究相依随机变量情况下的极限理论就更加具有实际意义. 本学位论文主要研究了φ-混合随机变量序列加权和的矩完全收敛性.利用截尾的方法和矩不等式，获得了φ-混合随机变量序列加权的矩完全收敛性的充分条件.主要内容分以下两章： 第一章为绪论部分，给出了完全收敛性的概念，并简要介绍了国内外的主要研究成果及它们的理论意义和实践价值. 第二章主要得到了φ-混合随机变量列的加权和的矩完全收敛性的一般情形.推广了Ahmed et a l.以及Chen和Wang的结果，并给出了文章中主要定理和推论的证明.
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