1) multidimensional central limit theorem
高维中心极限定理
2) central limit theorem
中心极限定理
1.
Law of Great Numbers and Central Limit Theorem of Series of Correlated Random Variables;
相关随机序列的大数定律和中心极限定理
2.
Note on the almost sure central limit theorem for ρ~--mixing sequences.;
ρ~--混合序列几乎处处中心极限定理的注记
3) central limit theory
中心极限定理
1.
The method is mainly based on the central limit theory, and can avoid the state explosion problem.
提出了一种基于中心极限定理的 ,并能避免其他分析方法中遇到的状态空间剧增的分析ATM复用器缓存队长发布的方法 。
2.
In this paper, we will use the theory of stochastic systems fluctuations, random walk, central limit theory to discuss the weak convergence properties of the two random paths and study the weak convergence limit of the model .
本文应用随机系统波动的相关理论、随机游动以及中心极限定理等,考虑双随机分离线模型波动的弱收敛性质,研究模型的弱收敛极限。
4) center limit theorem
中心极限定理
1.
The present paper firstly represents the model about random walks in time-random environments on the right line, then the studies about recurrence-transience criteria and limit theorem by using some relative theories of Markov chains, and finally a center limit theorem of this random walks in the non-recurrence case.
给出了半直线上时间随机环境下随机游动的模型,并利用马氏链理论研究了该随机游动的常返暂留准则和依概率收敛的大数定律,得到在非常返情形下的中心极限定理。
2.
In this article,a Pólya Urn Model is discussed,We obtain a strong law of large numbers and a center limit theorem.
研究了一个Plóya罐子模型,得到了该模型的一个强大数定律和中心极限定理。
3.
Then we further study the limit properties and derive a strong law of large numbers and a center limit theorem of this random walks in i.
本文对右半直线上在0点带有反射壁的随机环境中随机游动进行了研究,得到了在环境是平稳遍历条件下的常返准则及在环境是独立同分布条件下的一个强大数定律和中心极限定理。
5) Lindberg-Levy central limit theorem
林德伯格-列维中心极限定理
6) almost sure central limit theorem
几乎处处中心极限定理
1.
Note on the almost sure central limit theorem for ρ~--mixing sequences.;
ρ~--混合序列几乎处处中心极限定理的注记
2.
The almost sure central limit theorem for the maximum and minimum of stationary Gaussian sequences of d-mensional random vectors was considered as max1≤p≠q≤d supn≥0 |rn(p,q)|<1 and ρnlog n(log log n)1+ε=O(1).
max sup1≤p≠q≤dn≥0|rn(p,q)|<1且ρnlogn(log logn)1+ε=O(1)条件下,证明了d维标准化平稳高斯向量序列的最大值与最小值联合的几乎处处中心极限定理。
3.
Under the con- ditions of D′(u_n)and D_2({u_k,u_n}),an almost sure central limit theorem for the maximum of weakly de- pendent sequences is obtained.
设{ξ_i}_(i=1)~∞为弱相依平稳随机变量序列,{u_n}为给定的实数序列,在条件D′(u_n)和D_2({u_k,u_n})之下,研究了弱相依序列最大值的几乎处处中心极限定理。
补充资料：中心极限定理
| 中心极限定理 central limit theorem 概率论中讨论随机变量序列部分和的分布渐近于正态分布的一类定理。概率论中最重要的一类定理，有广泛的实际应用背景。在自然界与生产中，一些现象受到许多相互独立的随机因素的影响，如果每个因素所产生的影响都很微小时，总的影响可以看作是服从正态分布的。中心极限定理就是从数学上证明了这一现象 。最早 的中心极限定理是讨论n重伯努利试验中，事件A出现的次数渐近于正态分布的问题。1716年前后，A.棣莫弗对n重伯努利试验中每次试验事件A出现的概率为1／2的情况进行了讨论，随后，P.-S.拉普拉斯和A.M.李亚普诺夫等进行了推广和改进。自P.莱维在1919～1925年系统地建立了特征函数理论起，中心极限定理的研究得到了很快的发展，先后产生了普遍极限定理和局部极限定理等。极限定理是概率论的重要内容，也是数理统计学的基石之一，其理论成果也比较完美。长期以来，对于极限定理的研究所形成的概率论分析方法，影响着概率论的发展。同时新的极限理论问题也在实际中不断产生。 |
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参考词条