次线性期望下弱负相关随机变量的性质及其强大数定律

陈晓燕; 许晓明

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次线性期望下弱负相关随机变量的性质及其强大数定律

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强大数定律是非可加概率(或非线性期望)框架下的重要理论.目前已有许多有关非可加概率(或非线性期望)下独立同分布或负相关随机变量序列的强大数定律的研究文献.本文在非可加概率和次线性期望框架下,引入弱负相关随机变量的概念,并研究了弱负相关随机变量的有关性质.作为应用,本文还证明了弱负相关随机变量序列的强大数定律.

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来源
《应用概率统计》|2019年第1期|63-72|共10页
作者
陈晓燕; 许晓明;
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作者单位

南京理工大学理学院,南京,210094;

南京师范大学数学科学学院,南京,210023;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类极限理论;
关键词
弱负相关随机变量; 次线性期望; 非可加概率测度; 强大数定律;
入库时间 2023-07-25 22:52:40

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