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非线性概率下行内负相协随机变量阵列的大数定律
文献摘要：
本文首先在上概率空间给出行内负相协随机变量列阵的大数定律,其可以涵盖Kolmogorov型大数定律与Marcinkiewicz-Zygmund型大数定律,并且该随机变量负相协定义弱于非线性概率下现存的部分独立性概念.此外,本文给出了关于行内独立随机变量阵列的强大数定律.以其涵盖的Kolmogorov型大数定律为例,该定理不仅表明样本均值拟必然落于由随机变量上期望与下期望构成的闭区间之中,还证明了在非线性概率下,该区间是拟必然涵盖样本均值的最小区间.同时,该定理还表明样本均值的上、下极限分别收敛到上期望与下期望这两个端点值的上概率均为1.
文献关键词：
非线性概率;随机变量阵列;负相协随机变量;独立随机变量;大数定律
中图分类号：
作者姓名：
兰玉婷;冯新伟;张宁
作者机构：
上海财经大学统计与管理学院 上海200433;山东大学中泰证券金融研究院 济南250100;香港中文大学(深圳)数据科学学院 深圳518172
文献出处：
引用格式：
[1]兰玉婷;冯新伟;张宁-.非线性概率下行内负相协随机变量阵列的大数定律)[J].数学学报,2022(06):1105-1122
A类：
负相协随机变量,随机变量阵列
B类：
非线性概率,列阵,Kolmogorov,Marcinkiewicz,Zygmund,协定,独立随机变量,强大数定律,样本均值,落于,上期,下期,下极限,别收,端点
AB值：
0.208888
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