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负相依索赔条件下关于复合更新风险模型的精细大偏差
宋立新,冯敬海,袁亮亮,石新勇
大连理工大学学报 , 2014, DOI: 10.7511/dllgxb201406015
Abstract: 研究不独立、不同分布的精细大偏差问题,其中假设Xn,n≥1是一列负相依的随机变量序列,Fn,n≥1为其对应的分布函数列.在满足一定的条件下,重点解决非随机和的精细大偏差的下限问题,得到相对应的随机和的一致渐近结论,并将所得结论应用到更为实际的复合更新风险模型中,验证了其理论与实际价值.
非负相依随机变量和的尾部概率一致渐近估计
The uniformly asymptotic estimate for the tail probability of the sums of nonnegative and dependent random variables

唐风琴
- , 2016,
Abstract: 假设{Xi}i≥1为一列非负不同分布的随机变量,其分布函数属于重尾子族 -C族且联合分布满足多元FGM copula函数。探讨了序列{Xi}i≥1的部分和及随机和的一致渐近估计,推广了相依结构随机变量尾部渐近概率的相应结果.
复合更新风险模型中负相依索赔额下的精细大偏差
宋立新,冯敬海,袁亮亮
应用概率统计 , 2015,
Abstract: 本文考虑了在复合更新风险模型当中,负相依索赔额情形下与之相关的精细大偏差的若干问题.文中假设是一列负相依的随机变量,其对应分布列为,并假定的右尾分布等同于某个具有一致变化尾的分布.根据所得的结果试图建立与经典大偏差相似的结论,并将其应用到改进后的复合更新风险模型当中.
Large Deviations and Finite Time Ruin Probability for PerturbedRisk Model with Variable Premium Rate
变保费率扰动风险模型的有限时间破产概率和大偏差

Wei Xiao,Yu Jinyou,Hu Yijun,
韦晓
,于金酉,胡亦钧

数学物理学报(A辑) , 2007,
Abstract: In this paper, the authors consider a perturbed risk model with variable premium rate and heavy-tailed claims. The precise large deviation for the claim surplus process of this risk model is obtained. The Cramer-Lundberg type limiting results for the finite time ruin probability are also given.
平稳NA序列的大偏差原理
胡亦钧
科学通报 , 1998,
Abstract: 在一般的条件下,证明了平稳NA序列部分和大偏差原理成立。
平稳NA序列的大偏差原理
胡亦钧
科学通报 , 1998,
Abstract: 在一般的条件下,证明了平稳NA序列部分和的大偏差原理成立.
研发项目进度重大偏差标准设定与应用研究
张俊光,杨双
科技进步与对策 , 2013, DOI: 10.6049/kjjbydc.2012030020
Abstract: 为保证研发项目的按时完工率,研究了一种定量的、系统的进度重大偏差标准和风险预留时间设定方法。该方法结合大量的实际项目数据,构筑了一个重大偏差标准的统计分析模型;通过显著性检验,发现回归效果是显著的,具有较高的可信度;通过实际案例,对重大偏差标准设定方法的使用进行了探讨。另外,也研究了通过概率统计确定重大偏差标准的方法。实际应用数据表明,这些方法能够有效地进行重大偏差标准的制定,确保项目按时完工,并实现持续改进。研发项目进度估计重大偏差标准
UEND和φ混合随机变量随机和的精确大偏差
华志强,宋立新,冯敬海
大连理工大学学报 , 2014, DOI: 10.7511/dllgxb201403017
Abstract: 介绍了UEND和φ混合的相依关系的随机变量,研究了具有UEND和φ混合的相依关系的随机变量的随机和的尾概率问题,利用一种求相依关系的随机变量的随机和的大偏差方法,得到了具有UEND和φ混合的相依关系的服从重尾分布的随机变量的随机和的渐近尾概率的结果,将服从独立不同分布的随机变量的随机和的一致渐近结论推广到了服从不同分布的带相依关系的随机变量的随机和的结论上.
自正则化大偏差的一个注记
邵启满
应用概率统计 , 2006,
Abstract: 设$X_1,X_2,\cdots$为一列独立同分布的随机变量序列\bd邵(1997)在没有任何矩条件下建立了自正则化大偏差定理,但其上界的证明相当复杂\bd为此,本文给出了一个简洁的证明
基于R^d上核密度估计的对称检验的大偏差
徐明周,周永正
应用概率统计 , 2015,
Abstract: 设是基于一个核函数和取值于的独立同分布随机变量列的一个非参数核密度估计.本文推广了在He和Gao(2008)中相应大偏差的结果,即证明统计量的大偏差.
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