程士宏
- 作品数：21 被引量：22H指数：3
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- 重截和的重对数律(英文)
- 2001年
- 令 {Xn,n≥ 1}是一列独立同分布的随机变量 ,其共同分布为F(x) .X1,n≤…≤Xn ,n 是其次序统计量。Q是F的分位函数。对任何分布函数F ,只要λ和 1-λ是Q的连续点且σ(λ) >0 ,重截和的重对数律成立。
- 王芳程士宏
- 关键词：重对数律强逼近分布函数
- 极值和的分布的渐近正态展开
- 2000年
- 在二阶广义正规变换条件下 ,分别给出了当γ <13,γ =13及 13<γ <12
- 王东发程士宏
- 关键词：随机变量序列分布函数
- 伴随极值分布函数的弱收敛被引量：1
- 2000年
- 设｛（ Ｘｎ ，Ｙｎ）｝ 是ｉ．ｉ．ｄ．随机向量序列，共同ｄ ．ｆ．为Ｆ。如果｛ Ｘｎ｝ 的ｄ．ｆ．Ｆ（１） 满足ｖｏｎＭｉｓｅｓ 条件而且Ｐ（ Ｙ１ ≤Ａｎｙ＋ Ｂｎ Ｘ１ ＞ ａｎｘ ＋ ｂｎ） →珡Ｈ（ｘ ，ｙ） ，ｘ ，ｙ ∈Ｒ，Ｎａｇａｒａｊａ 和Ｄａｖｉｄ 证明了对于伴随极值｛ Ｙ（ ｎ，ｎ）｝ ，Ｐ（ Ｙ（ ｎ ，ｎ） ≤Ａｎｙ＋ Ｂｎ） →Ｉ（ｙ） ，ｙ∈Ｒ对某准ｄ．ｆ．Ｉ成立。本文在更弱的条件下证明了Ａ－ １ｎ （ Ｙ（ ｎ ，ｎ） － Ｂｎ） ｗ Ｉ对某准ｄ．ｆ．Ｉ成立，从而推广了Ｎａｇａｒａｊａ 和Ｄａｖｉｄ 的结果。此外还指出：对于（ａ－ １ｎ （ Ｘｎ，ｎ － ｂｎ） ，Ａ－ １ｎ （ Ｙ（ ｎ，ｎ） － Ｂｎ）） 的联合分布的弱收敛，本文的条件不仅充分，而且必要。最后，揭露了二元极值弱收敛与（ａ － １ｎ （ Ｘｎ ，ｎ － ｂｎ） ，Ａ－ １ｎ （ Ｙ（ ｎ ，ｎ） － Ｂｎ）） 的联合分布弱收敛之间的紧密联系。
- 程士宏
- 关键词：分布函数弱收敛
- 伴随固定边值分布函数的弱收敛
- 2000年
- 得到了固定秩次序统计量和它的伴随次序统计量联合分布弱收敛的一个充分必要条件，同时给出了一组选定的伴随次序统计量的极大值的分布函数弱收敛的充分条件。
- 李贤德程士宏
- 关键词：极值分布分布函数弱收敛
- U-统计量的几乎处处中心极限定理被引量：8
- 2003年
- 本文得到了U-统计量的几乎处处中心极限定理(ASCLT).在EX1=0,EX2=1下,Berkes等[7]在一定条件下获得了i.i.d.随机变量序列部分和的函数型ASCLT。
- 王芳程士宏
- 关键词：几乎处处中心极限定理U-统计量
- NA随机变量列一类强大数律的充分必要条件(英文)被引量：1
- 2008年
- 本文给出了具有不同分布NA随机变量列满足一类强大数律的充分必要条件,从而将Egorov对独立随机变量列建立的结果推广到NA随机变量情形;作为应用,我们还建立了一个新的强大数律.
- 刘立新程士宏
- 关键词：NA随机变量强大数律概率不等式
- Hill统计量的渐近正态性被引量：2
- 1991年
- <正> 的正整数。此后,统计量γ_n的渐近性质被广泛地加以研究。Mason证明了γ_n是弱相容的,同时指出:如果k_n=[n~β],0<β<1,那末γ_n也是γ的强相容估计。[3]和[4]讨论了γ_n的渐近正态性;作为正则变化函数性质的一个应用,[5]中对此亦有讨论。本文将在d.f.F连续这一假定下。
- 程士宏
- 关键词：渐近正态性
- 次序统计量和的渐近分布（Ⅱ）
- 1995年
- 设是独立同分布随机变量列，是Ｘ＿１，…，Ｘ＿ｎ的次序统计量。对非负实数ｐ＿ｎ，ｑ＿ｎ和满足的整数ｌ＿ｎ，ｒ＿ｎ，令当满足ｌ＿ｎ≡ｌ（ｌ是一给定的正整数）或ｌ＿ｎ→但ｌ＿ｎ／（ｎ＋１）→０，同时满足ｎ──ｒ＿ｎ＋１→∞但ｒ＿ｎ／（ｎ＋１）→λ∈（０，１］时，我们讨论了标准化后之和以的渐近分布问题。关于截断和及修正截断和的结果将作为特例给出。特别地，我们改进了格里芬关于修正截断和渐近正态性的结论；对于他的一个猜测也作出了正面的回答。
- 程士宏彭亮
- 关键词：次序统计量渐近分布统计量
- 截断和与次序统计量的联合极限分布
- 1993年
- §1.引言 设{X_n,n≥1}是iidry序列,具有共同的非退化dfF.对每n≥1,以X_(n,1)≤…≤X_(n,n)。记X_1,……,X_n的次序统计量.如果整数k_n和l_n满足1≤k_n
- 程士宏
- 关键词：次序统计量
- Pickands型估计的收敛性被引量：3
- 1992年
- 一、引言 设X_1,X_2,X_3,……是i、i、d随机变量列,分布函数为F(x),X_(n,1)≤X_((n,2)≤…≤X_(n,n)是样本X_1,X_2,…,X_n的次序统计量。设存在a_n>0,b_n∈R及某r∈R。
- 祁永成程士宏
- 关键词：极值分布相合性
