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Convergence rates in the weak law of large numbers for weighted sums of i.i.d. random variables and applications in errors-in-variables models

机译:对于I.I.D的加权和的大数弱规律中的融合率。 在变量错误模型中随机变量和应用程序

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摘要

We prove necessary and sufficient conditions for the convergence rates in the weak law of large numbers for weighted sums of independent and identically distributed (i.i.d.) random variables. This result is applied to simple linear error-in-variables regression models.
机译:对于独立的和相同分布的加权和(i.i.d.)随机变量,我们证明了大量弱道的弱规律中的收敛率的必要和充分条件。 该结果应用于简单的线性误差变量回归模型。

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