导读:本文包含了强混合序列论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:强混合序列,部分和之和乘积,几乎处处中心极限定理
强混合序列论文文献综述
郝晓春,吴群英[1]（2018）在《强混合序列加权和及部分和之和乘积的几乎处处中心极限定理的推广》一文中研究指出设{X,X_n,n≥1}为同分布的强混合正随机变量序列,利用混合序列加权和的中心极限定理及矩不等式,获得了权重为dk=k-1exp{lnαk}(0≤α<1/2)的强混合序列加权和及部分和之和乘积的几乎处处中心极限定理。(本文来源于《桂林理工大学学报》期刊2018年01期）
李永明,姚竟,应锐[2]（2016）在《强混合序列的一类中心极限定理及其在回归模型中的应用(英文)》一文中研究指出本文研究强混合序列加权和的中心极限定理,同时也给出强混合序列线性过程部分和的中心极限定理.作为应用,利用所得结果,证明固定设计回归模型中一类加权函数估计的渐近正态性.(本文来源于《应用数学》期刊2016年01期）
许慧,种孝文[3]（2015）在《强混合序列下非参数回归函数估计的相合性》一文中研究指出本文在α-混合序列下讨论Priestly和Chao对未知函数g(x)提出了一种加权核估计,并证明了估计g_n(x)的相合性.定义:称{x_j:j≥1}是强混合序列,若α(n)=sup sup|P(AB)-P(A)P(B)|↓0.其中F_1~k=σ(x_j,l≤j≤k)F_(k+n)~∞=σ(x_j,j>k+n).设Y_1,…,Y_n是固定点x_1,x_2,…,x_n的n个观测值,适合模型Y_i=g(x_i)+ε_i,1≤i≤n,其中g(x)是[0,1]上的未知函数,且把g(x)在[0,1]外的值定为0,{ε_i}是随机误差序列,且假定(本文来源于《山海经》期刊2015年18期）
胡志才,关丽红,贾秀利,王振华[4]（2014）在《由强混合序列生成的移动平均过程的矩完全收敛性》一文中研究指出设{Yi,-∞<i<∞}为一同分布的强混合随机变量序列,{ai,-∞<i<∞}为一绝对可和的实数序列.利用强混合序列的矩不等式及缓变函数的性质,在适当的条件下得到了由强混合序列生成的移动平均过程的矩完全收敛性和强大数定律.(本文来源于《吉林大学学报(理学版)》期刊2014年05期）
罗中德[5]（2013）在《强混合序列下非参回归函数加权核估计的强收敛速度》一文中研究指出在误差项为强混合序列的条件下,利用随机变量部分和的矩不等式,讨论非参回归函数加权核估计的强相合性,给出其收敛速度.当样本矩足够大时,强相合的收敛速度约等于n-1/2.(本文来源于《广西科学》期刊2013年01期）
谭中权[6]（2010）在《强混合序列最大值与和的几乎处处收敛性(英文)》一文中研究指出在混合系数α(n)=(logn)-ε的条件下证明了强混合随机序列最大值与和的几乎处处中心极限定理.(本文来源于《昆明理工大学学报(理工版)》期刊2010年05期）
付艳莉,吴群英[7]（2010）在《强混合序列部分和之和乘积的几乎处处中心极限定理》一文中研究指出在前人给出独立和相依序列部分和的几乎处处中心极限定理的基础上,利用乘积转化和式的方法,给出强混合正随机变量序列部分和之和乘积的几乎处处中心极限定理。(本文来源于《山东大学学报(理学版)》期刊2010年08期）
刘君,王辛刚,张冬梅[8]（2009）在《强混合序列部分和乘积的渐近正态性》一文中研究指出设{Xn,n≥1}是同分布正的强混合随机变量序列.利用强混合序列的中心极限定理以及大数定律,在适当的条件下证明了∏nk=1Skn!μn1/(γσn)deN,n→∞,其中Sk=∑ki=1Xi,μ=EX1>0,σ2=VarX1<∞,γ=σμ,σn2=Var1γ∑kn=1kSμk-1,N为标准正态随机变量.(本文来源于《吉林大学学报(理学版)》期刊2009年06期）
刘君,董志山,张勇[9]（2008）在《由强混合序列生成线性过程精确渐近性的一般形式》一文中研究指出利用由强混合序列生成的线性过程的弱收敛定理和不变原理以及矩不等式,得到了拟权函数和边界函数部分和以及部分和最大值的精确渐近性的一般形式.从而使此前关于强混合精确渐近的许多经典和最新结果都可以包括在本文所得结果范围内.(本文来源于《吉林大学学报(理学版)》期刊2008年04期）
邢国东[10]（2008）在《一强混合序列的矩不等式》一文中研究指出一强混合随机变量序列的部分和的矩不等式被建立起来了,其中它是以一些矩的和作为上界。(本文来源于《湖南科技学院学报》期刊2008年04期）
强混合序列论文开题报告
（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：
本文研究强混合序列加权和的中心极限定理,同时也给出强混合序列线性过程部分和的中心极限定理.作为应用,利用所得结果,证明固定设计回归模型中一类加权函数估计的渐近正态性.
（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。
强混合序列论文参考文献
[1].郝晓春,吴群英.强混合序列加权和及部分和之和乘积的几乎处处中心极限定理的推广[J].桂林理工大学学报.2018
[2].李永明,姚竟,应锐.强混合序列的一类中心极限定理及其在回归模型中的应用(英文)[J].应用数学.2016
[3].许慧,种孝文.强混合序列下非参数回归函数估计的相合性[J].山海经.2015
[4].胡志才,关丽红,贾秀利,王振华.由强混合序列生成的移动平均过程的矩完全收敛性[J].吉林大学学报(理学版).2014
[5].罗中德.强混合序列下非参回归函数加权核估计的强收敛速度[J].广西科学.2013
[6].谭中权.强混合序列最大值与和的几乎处处收敛性(英文)[J].昆明理工大学学报(理工版).2010
[7].付艳莉,吴群英.强混合序列部分和之和乘积的几乎处处中心极限定理[J].山东大学学报(理学版).2010
[8].刘君,王辛刚,张冬梅.强混合序列部分和乘积的渐近正态性[J].吉林大学学报(理学版).2009
[9].刘君,董志山,张勇.由强混合序列生成线性过程精确渐近性的一般形式[J].吉林大学学报(理学版).2008
[10].邢国东.一强混合序列的矩不等式[J].湖南科技学院学报.2008
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