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摘要
本文首先在上概率空间给出行内负相协随机变量列阵的大数定律,其可以涵盖Kolmogorov型大数定律与Marcinkiewicz-Zygmund型大数定律,并且该随机变量负相协定义弱于非线性概率下现存的部分独立性概念.此外,本文给出了关于行内独立随机变量阵列的强大数定律.以其涵盖的Kolmogorov型大数定律为例,该定理不仅表明样本均值拟必然落于由随机变量上期望与下期望构成的闭区间之中,还证明了在非线性概率下,该区间是拟必然涵盖样本均值的最小区间.同时,该定理还表明样本均值的上、下极限分别收敛到上期望与下期望这两个端点值的上概率均为1.
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