论文摘要
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.目前己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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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 陈晓燕,许晓明
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
来源: 应用概率统计 2019年01期
年度: 2019
分类: 基础科学
专业: 数学
单位: 南京理工大学理学院,南京师范大学数学科学学院
基金: 国家自然科学基金项目(批准号:11501293),江苏省高等学校自然科学研究项目(批准号:17KJB110009),南京理工大学科研启动基金项目共同资助
分类号: O211.5
页码: 63-72
总页数: 10
文件大小: 399K
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标签：弱负相关随机变量论文; 次线性期望论文; 非可加概率测度论文; 强大数定律论文;