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END随机变量序列产生的移动平均过程的收敛性 被引量:6

Convergence for Moving Average Processes Under END Set-up
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摘要 设{Y_n,-∞<n<+∞}是双向无穷的END随机变量序列(不必同分布),{a_n,-∞<n<+∞}是绝对可和的实常数序列,该文利用END列的Rademacher-Menshov型矩不等式,得到了移动平均过程{X_n=Σ∞i=∞ a_iY_(i+n),n>1}部分和的最大值的完全收敛性和矩完全收敛性. Let {Y_n,-∞n+∞} be a doubly infinite sequence of non-identically distributed extended negatively dependent(END) random variables,{a_n,-∞n+∞} an absolutely summable sequence of real numbers.Utilizing the Rademacher-Menshov's inequality of END random variables,the complete convergence and complete moment convergence of the maximal partial sums of moving average processes {X_n =Σ∞i=∞ a_iY_(i+n),n 1} are obtained,the corresponding results in series of previous papers are enriched and extended.
出处 《数学物理学报(A辑)》 CSCD 北大核心 2015年第4期756-768,共13页 Acta Mathematica Scientia
基金 国家自然科学基金(61300204 11271161)资助
关键词 完全收敛 矩完全收敛 END随机变量 移动平均过程 Complete convergence Complete moment convergence END random variable Moving average process
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