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文献类型

  • 4 篇 期刊文献
  • 2 篇 学位论文

馆藏范围

  • 6 篇 电子文献
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日期分布

学科分类号

  • 6 篇 理学
    • 6 篇 数学
    • 5 篇 统计学（可授理学、...
    • 1 篇 系统科学
  • 5 篇 经济学
    • 5 篇 应用经济学
  • 1 篇 工学
    • 1 篇 控制科学与工程

主题

  • 6 篇 m-相依序列
  • 2 篇 逼近速度
  • 2 篇 中心极限定理
  • 1 篇 正交序列
  • 1 篇 样本分位数
  • 1 篇 大偏差
  • 1 篇 erm算法
  • 1 篇 lipschitz函数
  • 1 篇 非独立序列
  • 1 篇 a.s.收敛
  • 1 篇 相协序列
  • 1 篇 指数胎紧性
  • 1 篇 ?-混合序列
  • 1 篇 大数定律
  • 1 篇 相对一致收敛
  • 1 篇 学习机器
  • 1 篇 davis-gut定理
  • 1 篇 中偏差
  • 1 篇 柯尔莫哥洛夫距离

机构

  • 1 篇 襄樊学院
  • 1 篇 安徽大学
  • 1 篇 武汉科技大学
  • 1 篇 吉林大学
  • 1 篇 杭州师范学院
  • 1 篇 巢湖学院

作者

  • 2 篇 井照敬
  • 1 篇 候萱
  • 1 篇 王华丽
  • 1 篇 李文涛
  • 1 篇 齐荣观
  • 1 篇 何晓霞
  • 1 篇 姚春
  • 1 篇 王志明

语言

  • 6 篇 中文
检索条件"主题词=m-相依序列"
共 6 条 记 录，以下是1-10 订阅
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排序：
基于m-相依序列的学习机器相对一致收敛的界
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襄樊学院学报 2011年 第11期32卷 5-8页
作者： 王华丽 襄樊学院数学与计算机科学学院 湖北襄阳441053
为了研究m-相依序列下学习机器的推广性能,把基于独立同分布的结果推广到m-相依序列,建立采用ERm算法的学习机器的经验风险到它的期望风险相对一致收敛速率的界.并对m-相依序列现有的结论进行改进,得到了m-相依序列下,采用经验风险最小... 详细信息
来源： 维普期刊数据库 维普期刊数据库 同方期刊数据库 同方期刊数据库 评论
基于m相依序列的样本分位数的中偏差和大偏差
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统计与决策 2015年 第12期31卷 24-25页
作者： 候萱 何晓霞 姚春 王志明 武汉科技大学理学院 武汉430065
文章研究了m相依序列样本分位数的极限性质,运用m-相依序列的特点,计算Cramér泛函,得到了中偏差原理;通过证明指数胎紧性,得到了大偏差速率函数.推广了独立同分布样本的相应结果。
来源： 维普期刊数据库 维普期刊数据库 同方期刊数据库 同方期刊数据库 评论
m-相依和α-混合序列下的Davis-Gut定理
m-相依和α-混合序列下的Davis-Gut定理
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引用
作者： 李文涛 吉林大学
学位级别：硕士
重对数律是概率极限理论中一类极为深刻的结果,是强大数律的精确化,在独立同分布情况下最著名的结论是Hartman-Wintner重对数律,众多国内外的数理统计学家研究了与此结论相关的各种性质。其中重对数律的收敛速度在概率极限理论等众多领... 详细信息
来源： 同方学位论文库 同方学位论文库 评论
m-相依随机变量序列的中心极限定理及逼近速度
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湖北大学学报（自然科学版） 2020年 第4期42卷 372-376页
作者： 井照敬 巢湖学院数学与统计学院 安徽巢湖238000
令m-相依的随机变量{Xk,k≥1}是一同分布且平稳的序列,且存在随机数列{Nn,n≥1}与序列{Xk,k≥1}独立,关于该序列的部分和为SNn=∑Nnj=1Xj.则在Nn的某些假设条件下可得到随机变量Xk的部分和序列{SNn,n≥1}的极限分布,以及其与标准正态分... 详细信息
来源： 维普期刊数据库 维普期刊数据库 同方期刊数据库 同方期刊数据库 评论
相依序列的中心极限定理及大数定律
相依序列的中心极限定理及大数定律
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引用
作者： 井照敬 安徽大学
学位级别：硕士
概率极限理论是概率论与数理统计的重要内容.近几十年来概率极限的研究掀起了一股热潮,并且在未来还会有很大的发展空间.为了使研究更贴近实际,近年来学者们更倾向于研究各种相依类型的随机变量的概率极限.本文分为三个部分对m-相依序... 详细信息
来源： 同方学位论文库 同方学位论文库 评论
一个部分和收敛定理的应用
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引用
杭州师范学院学报（自然科学版） 2006年 第4期5卷 307-309页
作者： 齐荣观 杭州师范学院数学系 浙江杭州310036
利用部分和收敛定理非常简洁地证明了随机正交序列的部分和几乎必然收敛定理,并将其结果推广到相依随机序列上去,获得比较理想的结果.
来源： 维普期刊数据库 维普期刊数据库 同方期刊数据库 同方期刊数据库 评论
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