关于两两独立的随机变量序列和的强大数定律的简洁证明
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I=0 。 l u
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=c k+1 C c 1 X ) O ∑( ) I ( +E p <O,
此处 F ) ( 是 . 的分布 函数 , 表示正常数 , c 它在各不等式中可以不相同. 同时 , 们有 我
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nl ; = j }
, 因此 ,
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n 上 、 、 -, 妻 .c ,c‘1 凡 ,'r 上 P = _ 1 一 P P , ’ ’
妻妻詈 s=
结 合 () () () 4 、5 和 6 可得
.
口 .S .
关于 的收敛性的研究是概率论中 设{ } 是一个定义在概率空间( F P 上的 r . n, , ) . 序列 , S = 五, v 令 n
.
个很重要 的问题. 经典的大数定律研究是相互独立情形下的, 其得到的充要条件是非常完美的 , 但在实际应 用 中, 相互独立的要求往往是难以满足的, 因此对于其他情形下大数定律的研究也是非常有意义的. 1中讨 文[ ] 论 了两两独 立且 同分 布 的情形 , 本文将 其结论 进一 步推广 . 1 主 要结论 弓理 l (oe—Cnei I ) l Br l atl弓理 l
/ . a一0
其中, 1 当 p< 时 , 2 a=E l当 0 <1 a可取任意值( X ; <P 时, 因此常取 a 0 . =) 证 明 : 于 1 P< , 对 2 不失 一般性 , 可设 E l 0 因此 我们 只需 证 明 X= ,
1 n
l 一 ∑X =0 i mn ; i .
( 明参 考 [] , 根 据 Koekr 证 2 )则 rnce 引理 可得 :
妻 <, 哗 。 。
n ;
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一 ; r . + j } 结合() 3 , Br — atl引理可得 : 1和() 由 o l Cn l e ei
S l — =0. i m | i }
又 因为 ,
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∑ ∑ J d() { F
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Hale Waihona Puke Baidu
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(+ ) 古 ∞ ,i 1 , +) ( p
∞ C l =
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另外 , 因为 { } { T 都满足定理的条件 , 以 = 和 X, } 且 故不 妨设 0n , ∈N.
一X, 显然我们只需对 { } { T} T, 和 X, 证明上述结论 ,
令 S=∑ C= {< _五,k P k 嬲 k 1,n { + }y=
一
() 1若∑P A ) ( <∞, P{ i0 } O 则 A ,. . - ;
() { 相 互独立 , 2若 A } ∑P( =o, P{ io } . A ) 口则 A ,. . -1
引理 2 ( r e e 引理) 设 { } { 是两实数序列, <口 十∞, / Ko c r nk 和 b} 0 ∑ a 收敛 , 那么 定理 设{ } 瓦 是两两独立且同分布的 rv序列 , -. 则对某个有限常数 a以及P 02 , ∈( ,)有 EI I <O l 7 ; 五 一口 = . 0 i , ∑( m/ 一 ) 0 as ..
Au . 0 0 g2 1
关 于两 两 独 立 的随机 变量 序 列 和 的 强 大数 定 律 的简 洁证 明
陈英 霞
( 平顶山学院数学与信息科学学院,河南平顶山 470 ) 602
[ 摘 要]本文讨论 了两两独立 的 r . . 序列和的强大数定律 ,将文[] v 1中的结论进行 了推广 。与经典 的
强大数定律相 比,本文的证明过程更 简洁 ,不需要利 用 K lor 不 等式 ,而且结论 更实用 ,只要求 o gv m o
rv 两 两 独 立 。 ..
[ 关键词】强大数定律 ; 两两独立且 同分布的随机变量 [ 中图分类号】O 1 21 0 弓言 l [ 文献标识码】A [ 文章编号 】10 — 7x 21)4 OO — 2 08 18 (0Oo 一 O6 0
=
荟 J d() 善J£ P () < , l F ≤ {xF E ∞ d
l — =0. i 早 m 后 口. 5.
由 Brl at i oe—Cne 引理可 得 : ≠ ,. . - , 有 : u P{ i0 } O故
() 4
对于 Vn ∈N, 在 m∈N, 存 使得 — <n l
,
d( R 别
d( ) c ( E )= ∑
h=0 i=k+
)
[ 作者简介]陈英 霞 (93 ) 女 ,河 南南阳人 ,平顶山学院数 学与信息科学学院助教 ,从事概率论与数理统计研 究。 1 一 , 8
・
6 ・
c
曼 后 1 ;t 。 z ( (+) +f d - E)
第 2 卷第 4期 9
V0 . 9 No 4 12 .
长 春师 范学 院学报 ( 自然科 学版 )
Junl f hucu o l n esyN t a Si c) ora o a hnN da U i rt( a rl c ne C g v i u e
21 00年 8月
v序列 以及 后 .
, }n , = i l ,∈Ⅳ . 五y, ; s 注意到{ } 是两两独立的 r .
<∞. 下面对于 Ve 0取 k = 由切 比雪夫不等式得 : > , 2,
l c : 量: c 瓣~c c 警
=善 1i c (1 - :
[ 收稿 日期]21 — 4 0 00 0 — 8
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=c k+1 C c 1 X ) O ∑( ) I ( +E p <O,
此处 F ) ( 是 . 的分布 函数 , 表示正常数 , c 它在各不等式中可以不相同. 同时 , 们有 我
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妻妻詈 s=
结 合 () () () 4 、5 和 6 可得
.
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关于 的收敛性的研究是概率论中 设{ } 是一个定义在概率空间( F P 上的 r . n, , ) . 序列 , S = 五, v 令 n
.
个很重要 的问题. 经典的大数定律研究是相互独立情形下的, 其得到的充要条件是非常完美的 , 但在实际应 用 中, 相互独立的要求往往是难以满足的, 因此对于其他情形下大数定律的研究也是非常有意义的. 1中讨 文[ ] 论 了两两独 立且 同分 布 的情形 , 本文将 其结论 进一 步推广 . 1 主 要结论 弓理 l (oe—Cnei I ) l Br l atl弓理 l
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其中, 1 当 p< 时 , 2 a=E l当 0 <1 a可取任意值( X ; <P 时, 因此常取 a 0 . =) 证 明 : 于 1 P< , 对 2 不失 一般性 , 可设 E l 0 因此 我们 只需 证 明 X= ,
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( 明参 考 [] , 根 据 Koekr 证 2 )则 rnce 引理 可得 :
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另外 , 因为 { } { T 都满足定理的条件 , 以 = 和 X, } 且 故不 妨设 0n , ∈N.
一X, 显然我们只需对 { } { T} T, 和 X, 证明上述结论 ,
令 S=∑ C= {< _五,k P k 嬲 k 1,n { + }y=
一
() 1若∑P A ) ( <∞, P{ i0 } O 则 A ,. . - ;
() { 相 互独立 , 2若 A } ∑P( =o, P{ io } . A ) 口则 A ,. . -1
引理 2 ( r e e 引理) 设 { } { 是两实数序列, <口 十∞, / Ko c r nk 和 b} 0 ∑ a 收敛 , 那么 定理 设{ } 瓦 是两两独立且同分布的 rv序列 , -. 则对某个有限常数 a以及P 02 , ∈( ,)有 EI I <O l 7 ; 五 一口 = . 0 i , ∑( m/ 一 ) 0 as ..
Au . 0 0 g2 1
关 于两 两 独 立 的随机 变量 序 列 和 的 强 大数 定 律 的简 洁证 明
陈英 霞
( 平顶山学院数学与信息科学学院,河南平顶山 470 ) 602
[ 摘 要]本文讨论 了两两独立 的 r . . 序列和的强大数定律 ,将文[] v 1中的结论进行 了推广 。与经典 的
强大数定律相 比,本文的证明过程更 简洁 ,不需要利 用 K lor 不 等式 ,而且结论 更实用 ,只要求 o gv m o
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[ 关键词】强大数定律 ; 两两独立且 同分布的随机变量 [ 中图分类号】O 1 21 0 弓言 l [ 文献标识码】A [ 文章编号 】10 — 7x 21)4 OO — 2 08 18 (0Oo 一 O6 0
=
荟 J d() 善J£ P () < , l F ≤ {xF E ∞ d
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由 Brl at i oe—Cne 引理可 得 : ≠ ,. . - , 有 : u P{ i0 } O故
() 4
对于 Vn ∈N, 在 m∈N, 存 使得 — <n l
,
d( R 别
d( ) c ( E )= ∑
h=0 i=k+
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[ 作者简介]陈英 霞 (93 ) 女 ,河 南南阳人 ,平顶山学院数 学与信息科学学院助教 ,从事概率论与数理统计研 究。 1 一 , 8
・
6 ・
c
曼 后 1 ;t 。 z ( (+) +f d - E)
第 2 卷第 4期 9
V0 . 9 No 4 12 .
长 春师 范学 院学报 ( 自然科 学版 )
Junl f hucu o l n esyN t a Si c) ora o a hnN da U i rt( a rl c ne C g v i u e
21 00年 8月
v序列 以及 后 .
, }n , = i l ,∈Ⅳ . 五y, ; s 注意到{ } 是两两独立的 r .
<∞. 下面对于 Ve 0取 k = 由切 比雪夫不等式得 : > , 2,
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[ 收稿 日期]21 — 4 0 00 0 — 8