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:陈晓燕; 许晓明 南京理工大学理学院; 南京210094; 南京师范大学数学科学学院; 南京210023
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.
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