次线性期望空间下END随机变量加权和的极限定理（英文）

作者：马晓晨; 吴群英^*

来源：数学进展, 2020, 49(04): 497-511.

• 次线性期望
• 强大数定律
• END随机变量

本文研究了在次线性期望空间中END序列的强大数定律(SLLN)非常广泛的形式.在随机变量上积分CV(φ-(|X|))<∞存在的条件下(其中φ(x)=x1/βl(x)),获得了次线性期望空间中END序列的强大数定律(SLLN).此外,我们的结果将[J.Math.Res.Expition,2011,31(6):1081-1091]中的相应结果推广到了次线性期望空间.

• 单位
  桂林理工大学