張子峰,華志強(qiáng)
(內(nèi)蒙古民族大學(xué)數(shù)學(xué)科學(xué)學(xué)院,內(nèi)蒙古 通遼 028043)
在眾多統(tǒng)計(jì)問題中,常常假設(shè)隨機(jī)變量是相互獨(dú)立的,但在解決實(shí)際問題時(shí),這種獨(dú)立性假設(shè)通常不成立。為了更好地理解和解決這些問題,研究相依隨機(jī)變量的極限理論問題變得非常重要。因此,WANG等[1]提出經(jīng)典概率空間中WOD隨機(jī)變量的定義,如下:
定義1[1]隨機(jī)變量X1,X2,…,Xn被認(rèn)為是寬上相依(WUOD)隨機(jī)變量,如果存在一個(gè)有限正數(shù)序列g(shù)U(n),使得對(duì)于所有有限實(shí)數(shù)xi,1 ≤i≤n,有
隨機(jī)變量X1,X2,…,Xn被認(rèn)為是寬下相依(WLOD)隨機(jī)變量,如果存在一個(gè)有限正數(shù)序列g(shù)L(n),使得對(duì)于所有有限實(shí)數(shù)xi,1 ≤i≤n,有
當(dāng)一組隨機(jī)變量X1,X2,…,Xn同時(shí)具有寬上相依(WUOD)和寬下相依(WLOD)時(shí),稱它們是寬相依(WOD)隨機(jī)變量,其中g(shù)U(n)、gL(n)稱為控制系數(shù)。如果一個(gè)隨機(jī)變量序列{Xn,n≥1} 的每個(gè)有限子集都是WOD 的,那么將其稱為WOD 隨機(jī)變量。另外,如果對(duì)于每個(gè)n≥1,{Xni,1 ≤i≤kn} 都是WOD 的(即每個(gè)子集都滿足WOD性質(zhì)),那么將這個(gè)隨機(jī)變量陣列{Xni,1 ≤i≤kn,n≥1} 稱為行內(nèi)WOD隨機(jī)變量。
由于華志強(qiáng)等[2]的深入研究,使得有關(guān)寬相依(WOD)隨機(jī)變量的研究理論得到進(jìn)一步推廣。完全收斂的概念由HSU等[3]引入,CHOW[4]在完全收斂的基礎(chǔ)上引入了完全矩收斂概念,它在概率極限理論和數(shù)理統(tǒng)計(jì)等不同領(lǐng)域的應(yīng)用中起到了關(guān)鍵作用,已經(jīng)得到了許多不同類型的結(jié)果。完全f-矩收斂的概念最早由WU等[5]提出,它比完全矩收斂更強(qiáng),如下所示。
定義2[5]設(shè){Sn,n≥1} 為隨機(jī)變量序列,{an,n≥1} 為正常數(shù)序列,f:?+→?+為非遞減函數(shù),且f( 0 )=0。那么可以說(shuō){Sn,n≥1} 完全f-矩收斂,如果對(duì)于任意ε>0,
在某些適當(dāng)?shù)臈l件下,可以選擇函數(shù)f,使得這種收斂性質(zhì)得到廣泛適用,意味著完全f-矩收斂包含了完全矩收斂和完全收斂,關(guān)于完全f-矩收斂的更多內(nèi)容,可以參考LU等[6]的研究?jī)?nèi)容。
在實(shí)際應(yīng)用中,許多不確定性現(xiàn)象并不總是滿足期望值的可加性假設(shè)。因此,在這種情況下,PENG[7-9]引入了次線性期望的概念,這是對(duì)經(jīng)典線性期望的擴(kuò)展。
本文中使用了PENG[8]提出的框架和概念。令(Ω,? )是一個(gè)可測(cè)空間,令? 是被定義在(Ω,? )上的一個(gè)由實(shí)值函數(shù)組成的線性空間,對(duì)于任意的φ∈Cl,Lip(Rn),如果X1,X2,…,Xn∈?,那么φ(X1,X2,…,Xn)∈?,其中Cl,Lip(Rn)表示在線性空間的局部Lipschitz函數(shù)。即對(duì)任意φ∈Cl,Lip(Rn),存在常數(shù)c>0,ε∈N 取決于φ,都有
也稱? 是由隨機(jī)變量所構(gòu)成的空間,并記X∈?。
定義3[8]稱E:? →:=[-∞,+∞]為次線性期望。如果對(duì)任意X,Y∈? 都有以下的性質(zhì):
1)單調(diào)性:如果X≥Y,則E[X]≥E[Y];2)保常數(shù)性:E[c] =c;3)次可加性:E[X+Y]≤E[X]+E[Y];4)正齊次性:E[λX]=λE[X],其中λ≥0 稱三元組(Ω,?,E )為次線性期望空間。給定一個(gè)次線性期望E,定義它的共軛期望? 為?[X]:= -E[-X],?X∈?。
定義4[8]令? ??,一個(gè)函數(shù)V:? →[0 ,1] 成為容度,如果
1)V(φ)=0,V( Ω )=1;2)對(duì)任意A?B,A,B∈?,都有V(A) ≤V(B)。
如果對(duì)所有的A,B∈? 且A?B∈?,都有V(A?B)≤V(A) +V(B),則稱V 具有次可加性。在次線性空間(Ω,?,E ),定義一對(duì)容度(V,V),即對(duì)任意A∈?,有
其中Ac是A的補(bǔ)集。
定義5[8]Choquet 積分為可以用V 和V 代替V得到相應(yīng)的積分。
在本節(jié)中,提供一些引理來(lái)證明主要結(jié)果。下面給出了WOD 隨機(jī)變量的一個(gè)基本性質(zhì),可以在WANG等[10]中找到。
引理1[10]設(shè){Xn,n≥1} 為WOD 隨機(jī)變量序列,如果{fn(·),n≥1} 為均非升(或非降)函數(shù),則{fn(Xn),n≥1} 仍為WOD隨機(jī)變量序列。
下面介紹CHEN等[11]中2個(gè)次線性期望下的重要不等式。
引理2[11](切比雪夫不等式)令f(x)>0 是一個(gè)在R上的不減函數(shù),那么對(duì)任何x>0 ,有V(X≥x)≤E[f(x)]f(x)。
引理3[11](Jensen不等式)令f(x)是R的凸函數(shù),若E[X]和E[f(X)]都存在,則E[f(X)]≤f(E[X])。
下一個(gè)是V的指數(shù)不等式,其證明類似于孟垚[12]中的引理3.2,因此,省略這部分的證明。
引理4[12]令{Xn,n≥1} 是(Ω,?,E )下的WOD 隨機(jī)變量序列。假設(shè)對(duì)任意n≥1 有E[Xn] =0,那么對(duì)所有x>0,y>0 有
由次線性期望的定義和性質(zhì),很容易可以得到以下引理。
引理5設(shè)X和Y是(Ω,?,E )上的2個(gè)隨機(jī)變量,那么|E[X]-E[Y]|≤E[|X-Y|]。
LIN等[13]首次給出了在次線性期望下WOD隨機(jī)變量的定義和相關(guān)的結(jié)論。
引理6[13]令X1,X2,…,Xn+1是(Ω,? )上的實(shí)值可測(cè)隨機(jī)變量,Xn+1在次線性期望下寬相依于(X1,X2,…,Xn)。如果對(duì)于每一個(gè)非負(fù)可測(cè)函數(shù)φi(·) 在? 上有相同的單調(diào)性,且E[φi(Xi)]<∞,i=1,…,n+1,存在一個(gè)正的有限的實(shí)數(shù)h(n+1) 滿足
在次線性期望空間中,I(|X|≤a)并不一定是連續(xù)的。因此,E[I(|X|≤a)]未必成立。所以對(duì)定義在Cl,Lip上的函數(shù),需要對(duì)示性函數(shù)進(jìn)行修正。于是,對(duì)函數(shù)∈Cl,Lip(? )進(jìn)行如下定義:
對(duì)于0<μ<1,設(shè)(x)∈Cl,lip(R)在x≥0 是單調(diào)下降的,且是一個(gè)偶函數(shù),使得對(duì)?x∈R,0 ≤≤1,且當(dāng) |x|≤u(x)=1;當(dāng) |x|>1~(x)=0,則
鑒于上述觀點(diǎn),得到了類似孟垚[12]中定理3.1的結(jié)論。
引理7[12]設(shè){Xnk,1 ≤k≤kn,n≥1} 是在(Ω,?,E )下的行內(nèi)WOD隨機(jī)變量陣列,且{an,n≥1} 是一列正的常數(shù)列。假設(shè)滿足以下2個(gè)條件:
(Ⅰ)對(duì)任何θ>0,設(shè)
(Ⅱ)存在常數(shù)η>0,0<p≤2和δ>0,使得
那么,對(duì)于任意的ε>0,有
定理1設(shè){Xnk,1 ≤k≤kn,n≥1} 是一列在(Ω,?,E )下的行內(nèi)WOD 隨機(jī)變量陣列,{an,n≥1} 是一列正的常數(shù)。設(shè)f(x)>0,x∈( 0,∞)為增函數(shù),f( 0 )=0。且η≥1,0 ≤μ≤1為常數(shù)。假設(shè)以下條件成立:
1)對(duì)任意θ>0,
2)對(duì)任意κ>0,
3)存在常數(shù)0<p≤2 和δ>0,使得
4)當(dāng)n→∞時(shí),有
5)定義g(x)為f(t)的反函數(shù),即g(f(t))=t,t≥0。且
證明因?yàn)閒(x)遞增且η≥1,0 ≤μ≤1,根據(jù)條件(1),所以有
對(duì)所有θ>0,根據(jù)引理2和條件(2),有
這滿足了引理7的條件(Ⅰ),條件(3)顯然使引理7的條件(Ⅱ)成立。
對(duì)n≥1,定義,對(duì)?ε>0,通過Choquet積分的定義,有
由引理7可知
下一步,為了證明式(3),僅需要證明I2<∞
對(duì)于I3,根據(jù)引理2和式(4),有
為了證I4<∞,定義兩列隨機(jī)變量{Ynk} 和{Znk} ,對(duì)n≥1,1 ≤k≤kn和t≥f(δ),定義
通過引理1,很容易看出{Ynk-E[Ynk],1 ≤k≤kn,n≥1} 是一個(gè)行內(nèi)WOD隨機(jī)變量陣列,通過條件(4),當(dāng)n→∞,有
因此,當(dāng)t≥f(δ)時(shí),結(jié)合引理5,對(duì)所有足夠大的n,有
于是對(duì)所有足夠大的n
從而可得
對(duì)于I5,根據(jù)引理2和式(4),有
對(duì)于I6,有E[Ynk-E[Ynk] ]=0,應(yīng)用引理4,令,得到
通過條件(4),當(dāng)n→∞,得到
因此,對(duì)所有足夠大的n,
從而可得
對(duì)于I8,通過引理3、引理5和Cr-不等式,有
因?yàn)間(t)是遞增的,且η≥1,所以0<g-η(t)≤g-η(f(δ))=δ-η,而S(t)是不減的,所以,因此有g(shù)-η(t)≤δ-η-1f(δ)S(t)和g-2η(t)≤CS(t)g-η(t)。
為了估計(jì)I9,因?yàn)楹?<p≤2,根據(jù)條件(3)和條件(5),有
對(duì)于I10,顯然有
從條件(4)可得出,對(duì)所有足夠大的n,
根據(jù)條件(2)和條件(5)
最后,對(duì)于I11,因?yàn)閠≥f(δ),由引理2和條件(4)可得,對(duì)所有足夠大的n
于是再次由式(4),可以得到
因此,從式(5)~式(16)能夠得出式(3)。
綜上,完成了定理1的證明。
對(duì)次線性期望空間中WOD隨機(jī)變量的完全f-矩收斂性進(jìn)行了研究,推廣了LU等[6]的經(jīng)典概率空間下WOD隨機(jī)變量的完全f-矩收斂,得到了次線性期望下WOD隨機(jī)變量的完全f-矩收斂。