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      一類多維正態(tài)三角陣列的極限分布

      2018-10-17 01:45:22劉芯菱陳守全
      關(guān)鍵詞:正態(tài)結(jié)論定理

      劉芯菱,陳守全

      (1.西華師范大學(xué), 四川 南充 637002; 2.西南大學(xué), 重慶 400715)

      在學(xué)術(shù)界中,關(guān)于隨機(jī)變量序列的極大值的漸近分布已經(jīng)有了許多研究,假定第1個(gè)隨機(jī)變量序列{ξn}為一個(gè)平穩(wěn)的標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)序列且具有相關(guān)系數(shù)ρj=Cov(ξ0,ξj),第2個(gè)隨機(jī)變量序列為一個(gè)獨(dú)立標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)序列,文獻(xiàn)[1]證明了對于第一個(gè)序列,當(dāng)條件

      ρjlnj→0,j→∞

      (1)

      (1-ρnj)lnj→δj∈(0,∞],j≥1

      (2)

      其中ρn, j=E(ξni,ξn,i+j),δ0=0,可得到下面的引理。

      以及

      那么

      ?exp(-x))

      (3)

      1 主要結(jié)論

      αn,ln=max{|P(ξi≤un,i∈I∪J)-P(ξi≤un,i∈I)×P(ξi≤un,i∈J)|}

      為混合系數(shù),若當(dāng)ln=o(n)時(shí),αn,ln→0,n→∞,則稱序列{ξn}滿足Δ(un)條件。

      αn,ln=max{|P(Xi≤un,i∈I∪J)-P(Xi≤un,i∈I)×P(Xi≤un,i∈J)|}

      為混合系數(shù),若當(dāng)ln=o(n)時(shí),αn,ln→0,n→∞,則稱序列{Xn}滿足Δ(un)條件。

      ?jexp(-xj))

      2 證明

      為了證明主要結(jié)論,需要給出以下引理

      證明正如文獻(xiàn)[2]中有關(guān)引理3.2.2的證明一樣,將采用類似過程。為了簡單起見令Ej={kj,…,lj},若Δ(un)條件滿足,且k2-l1≥l,則

      |P(M(E1∩E2)≤un)-P(M(E1)≤un)×P(M(E2)≤un)|≤αn,l

      類似地,結(jié)合E1∪E2?{k1,…,l2}和k3-l2≥l有

      |P(M(E1∩E2∩E3)≤un)-P(M(E1)≤un)×P(M(E2)≤un)P(M(E3)≤un)|≤

      |P(M(E1∩E2∩E3)≤un)-P(M(E1∩E2)≤un)P(M(E3)≤un)|+

      |P(M(E1∩E2)≤un)P(M(E3)≤un)-P(M(E1)≤un)P(M(E2)≤un)P(M(E3)≤un)|≤2αn,l

      重復(fù)以上過程,引理得證。

      通過引理2,容易得到以下推論成立。

      |P(Mn≤un)-Pr(Mp≤un)|→0,n→∞

      證明由引理2得

      |P(Mn≤un)-Pr(Mp≤un)|≤(r-1)αn,l

      其中,

      故得證。

      引理3 令{Xni}為一個(gè)三角向量陣列,滿足定理1中的條件①和條件②,則有

      由平穩(wěn)條件得

      因此

      P(Mn≤un)=Pr(Mp≤un)+o(1)≤(1-(B1-B2))r+o(1)≤

      exp(-r(B1-B2))+o(1)

      (4)

      其中

      (5)

      以及

      (6)

      由式(4)~(6)得

      (7)

      下面只需要證明式(7)的反方向即可。因?yàn)?/p>

      故存在常數(shù)C,C<∞,使得

      r(1-P(Mp≤un))≤C

      則有

      只需證明,對于滿足P(Mp≤un)收斂于Q∈[0,1]的某個(gè)子列,式(8)的反方向成立即可。

      當(dāng)Q=1,顯然成立。

      P(Mn, j≤un(xj))-Pr(M0,p, j≤un(xj))→0,n→∞

      P(Mn, j≤un(xj))-Pt(M0,s, j≤un(xj))→0,n→∞

      從而

      Pr(M0,p, j≤un(xj))~Pt(M0,s, j≤un(xj))

      記Ap, j={M0,p, j≤un(xj)},則Pr(Ap)~Pt(As),又因?yàn)楫?dāng)n→∞時(shí),

      所以

      即有

      P(M0,p, j>un(xj))=o(P(M0,s, j>un(xj))),j∈N(d)

      從而

      則有

      (8)

      由式(8)有式(7)的反方向成立,結(jié)論得證。

      定理1的證明對于三角陣列{Xni, j,j∈N(d)},由引理3有

      結(jié)合定理1中條件③有,引理1中條件滿足,從而定理1得證。

      3 結(jié)束語

      本文將文獻(xiàn)[4]中一類正態(tài)三角陣列的極限分布,通過運(yùn)用概率極限理論的方法推廣至有限維情形,具有一定的參考價(jià)值。

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