📄Работа №140603

Тема: О сходимости рандомизированных стационарно связанных величин к устойчивым законам

📝
Тип работы Бакалаврская работа
📚
Предмет математика
📄
Объем: 18 листов
📅
Год: 2022
👁️
Просмотров: 71
Не подходит эта работа?
Закажите новую по вашим требованиям
Узнать цену на написание
ℹ️ Настоящий учебно-методический информационный материал размещён в ознакомительных и исследовательских целях и представляет собой пример учебного исследования. Не является готовым научным трудом и требует самостоятельной переработки.

📋 Содержание

Введение 3
2 Предварительные сведения 5
2.1 Стационарные случайные последовательности 5
2.2 Устойчивые распределения 6
2.3 Условия сильного перемешивания 7
2.4 Неравенства для сумм слабозависимых величин 9
2.5 Процедура рандомизации 11
3 Основные результаты 12
4 Заключение 17
Список литературы 18

📖 Введение

Центральная предельная теорема является одним из ключевых утверждений теории вероятностей в силу простоты формулировки и широкого спектра применения. Изначально появившаяся при изучении схемы Бернулли, она была доказана для произвольных независимых одинаково распределенных случайных величин, а затем распространена на стационарные случайные процессы.
Однако для ее справедливости от стационарного процесса необходимо требовать довольно сильные дополнительные условия. Существует немало контрпримеров "хороших” случайных последовательностей, для которых не выполняется центральная предельная теорема.
Для преодоления этих трудностей в работе Темпельмана [4], было введено понятие рандомизации случайного процесса, которое позволило значительно ослабить различные условия зависимости, необходимые для стандартной центральной предельной теоремы. В результате чего в этой же работе автором была доказана серия ”рандомизированных” центральных предельных теорем в случае, когда случайный процесс удовлетворяет моментному условию E[(X(0))2+] <то. Впоследствии в статье Темпельмана и Давыдова [5] это условие было ослаблено до E[(X(0))2] <то.
Следующий естественный шаг в изучении рандомизированных стационарно связанных случайных величин - изучить вопрос об их сходимости к устойчивым законам с показателем а< 2. Главным инструментом при доказательстве такой сходимости независимых одинаково распределенных величин является условие регулярного изменения, требующее определенного поведения хвостов распределения процесса X.
В данной работе рассматриваются различные условия зависимости случайной последовательности X = (Xi, i ЕZ), которые необходимо добавить к условию регулярного изменения, чтобы имела место слабая сходимость суммы случайных величин, полученных из процедуры рандомизации, к устойчивым законам.



Возникли сложности?

Нужна качественная помощь преподавателя?

👨‍🎓 Помощь в написании

✅ Заключение

В работе исследована слабая сходимость случайных величин, полученных в результате рандомизации стационарной случайной последовательности, к устойчивым законам с показателем а < 2. Были найдены достаточные условия сильного перемешивания на случайную последовательность, чтобы эта сходимость имела место.
Куда можно двигаться в дальше в изучении данного вопроса? Результаты, полученные в данной работе, в дальнейшем планируется обобщить на многомерный случай и на случай непрерывного времени. Также можно найти применения полученных результатов в смежных областях, например, изучить вопрос сходимости точечных процессов, построенных с помощью рандомизированных случайных величин.

Нужна своя уникальная работа?
Срочная разработка под ваши требования
Рассчитать стоимость
ИЛИ

📕 Список литературы

[1] R. C. Bradley, Basic properties of strong mixing conditions, A survey and some open questions, Update of, and a supplement to, the 1986 original. Probab. Surv. 2 (2005), 107-144.
[2] I. A. Ibragimov, Y. V. Linnik. Independent and stationary sequences of random variables. Wolters-Noordhoff, Groningen, 1971.
[3] E. Rio, Inequalities and limit theorems for weakly dependent sequences, (2017 January 30) https://hal.archives-ouvertes.fr/cel-00867106/document, 2013.
[4] A. Tempelman. Randomized multivariate central limit theorems for ergodic homogeneous random fields, Stochastic Processes and their Applications, 143 (2022), 89-105.
[5] A. Tempelman, Y. Davydov. Randomized multivariate central limit theorems for ergodic homogeneous random fields II. Reduction of the moment condition, (2022 January 22) https://arxiv.org/abs/2201.08981.
[6] С. Утев. Неравенства для сумм слабозависимых случайных величин и оценки скорости сходимости в принципе инвариантности, Тр. Ин-та математики, 3 (1984), 50-77
[7] В. Феллер. Введение в теорию вероятностей и ее приложения, v. 2, Мир, М., 1967

🛒 Оформить заказ

Работу высылаем в течении 5 минут после оплаты.

©2026 Cервис помощи студентам в выполнении работ