典型文献
关于相依随机阵列的一类强偏差定理
文献摘要：
随机变量序列的强偏差定理是经典概率论强大数定理的自然推广.引入渐近广义对数似然比概念作为任意相依随机阵列与行独立随机阵列之间偏差的随机性度量.采用随机变量的截尾技术,构造带一个参数且期望为1的似然比,然后借助Borel-Cantelli引理获得随机变量序列的几乎处处收敛性.在一类钟开莱型条件下,给出了任意相依随机阵列的部分和与随机变量关于参考测度的期望之间的偏差的上、下界,并且其上、下界是广义相对熵的函数.定理的证明过程没有用复杂的测度论理论,仅采用简单的纯分析方法.所得结果推广了已有的结论,使强极限定理的应用范围更加广泛.
文献关键词：
随机阵列;渐近对数似然比;广义相对熵;强偏差定理
中图分类号：
作者姓名：
杨珊珊;胡萍
作者机构：
安徽工业大学数理科学与工程学院,马鞍山243002
文献出处：
引用格式：
[1]杨珊珊;胡萍-.关于相依随机阵列的一类强偏差定理)[J].工程数学学报,2022(02):309-318
A类：
随机阵,随机阵列,任意相依,随机性度量,钟开莱,广义相对熵,渐近对数似然比
B类：
依随,强偏差定理,随机变量,变量序,概率论,念作,截尾,Borel,Cantelli,引理,几乎处处收敛,收敛性,部分和,下界,测度论,论理,强极限定理
AB值：
0.201561
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