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A study on complete convergence for arrays of rowwise negatively associated random variables.

机译:行负相关随机变量数组的完全收敛性研究。

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摘要

In many probability models, the assumption that random variables under consideration are independent is not plausible. Some random variables are often related to other random variables so an assumption of negative association or dependence is more appropriate than an assumption of mutual independence. In this thesis, complete convergence result for arrays of rowwise negatively associated random variables is obtained, which extends and generalizes the results of Hu, Szynal, and Volodin (1998), Hu, Ordonez Cabrera, Sung, and Volodin (2003), and Sung, Hu, and Volodin (2005). As applications, some well-known results on independent random variables can be easily extended to the case of negatively associated random variables.
机译:在许多概率模型中,所考虑的随机变量是独立的假设是不合理的。一些随机变量通常与其他随机变量相关,因此负关联或依赖性的假设比相互独立的假设更合适。在本文中,获得了行负相关随机变量数组的完全收敛结果,该结果扩展并推广了Hu,Szynal和Volodin(1998),Hu,Ordonez Cabrera,Sung和Volodin(2003)和Sung ,Hu和Volodin(2005)。作为应用,关于独立随机变量的一些众所周知的结果可以轻松地扩展到负相关随机变量的情况。

著录项

  • 作者

    Liang, Lingfeng.;

  • 作者单位

    The University of Regina (Canada).;

  • 授予单位 The University of Regina (Canada).;
  • 学科 Statistics.
  • 学位 M.Sc.
  • 年度 2008
  • 页码 44 p.
  • 总页数 44
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类
  • 关键词

  • 入库时间 2022-08-17 11:38:42

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