Some asymptotic properties between smooth empirical and quantile processes for dependent random variables

2021 ◽  
Vol 66 (3) ◽  
pp. 565-580
Author(s):  
Shan Sun ◽  
Shan Sun ◽  
Wenqing Zhu ◽  
Wenqing Zhu

Пусть $\widehat F_n$ - гладкая эмпирическая оценка, полученная интегрированием оценки плотности ядерного типа, построенной по случайной выборке размера $n$ из распределения с непрерывной функцией распределения $F$. В статье изучается отклонение почти наверное между гладким эмпирическим и гладким квантильным процессами при условии $\phi$-перемешивания и при условии сильного перемешивания. Для гладких квантилей в случае $\phi$-перемешивания и в случае сильного перемешивания выводится представление Бахадура-Кифера, как поточечное, так и равномерное. Эти результаты являются распространением результатов Бабу-Сингха (1978) и Ралеску (1992).

Author(s):  
Sándor Csörgoő ◽  
David M. Mason

AbstractGiven a sequence of non-negative independent and identically distributed random variables, we determine conditions on the common distribution such that the sum of appropriately normalized and centred upper kn extreme values based on the first n random variables converges in distribution to a normal random variable, where kn → ∞ and kn/ n → 0 as n → ∞. The probabilistic problem is motivated by recent statistical work on the estimation of the exponent of a regularly varying distribution function. Our main tool is a new Brownian bridge approximation to the uniform empirical and quantile processes in weighted supremum norms.


2019 ◽  
Vol 2019 ◽  
pp. 1-8
Author(s):  
Xiaochen Ma ◽  
Qunying Wu

In this article, we research some conditions for strong law of large numbers (SLLNs) for weighted sums of extended negatively dependent (END) random variables under sublinear expectation space. Our consequences contain the Kolmogorov strong law of large numbers and the Marcinkiewicz strong law of large numbers for weighted sums of extended negatively dependent random variables. Furthermore, our results extend strong law of large numbers for some sequences of random variables from the traditional probability space to the sublinear expectation space context.


Sign in / Sign up

Export Citation Format

Share Document