次线性期望下弱负相关随机变量的性质及其强大数定律

• 作者: 许晓明 陈晓燕
• 来源期刊: 应用概率统计
• 学科: 数学
• 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
• 年，卷（期）: 2019,（1）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 63-72
• 页数: 10页
• 分类号: O211.4
• 字数: 5509字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-4268.2019.01.005

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.目前已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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈晓燕	南京理工大学理学院	4	0	0.0	0.0
2	许晓明	南京师范大学数学科学学院	2	1	1.0	1.0