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A strong law of large number for negatively dependent and non identical distributed random variables in the framework of sublinear expectation

机译:在Sublinear期望框架中产生负面依赖性和非相同分布式随机变量的强大规律

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摘要

In this article, in the framework of sublinear expectation initiated by Peng, we derive a strong law of large numbers (SLLN) for negatively dependent and non identical distributed random variables. This result includes and extends some existing results. Furthermore, we give two examples of our result for applications.
机译:在本文中,在由彭发起的索姆金士期望的框架中,我们推出了强大的大量(SLLN)定律,用于负面相关和非相同的分布式随机变量。此结果包括并扩展了一些现有结果。此外,我们提供了两个结果的两个例子。

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