For the almost co티am convergent series $S_n$ of independent random variables, by investigating the limiting behavior of the tail series, $T_n=S-S_{n-1}=\sum_{i=n}^{\infty}X_i$, the rate of convergence of the series $S_n$ to a random variable S is studied in this paper. More specifically, the equivalence between the tail series weak law of large numbers and a limit law is established for a quasi-monotone decreasing sequence, thereby extending a result of Previous work to the wider class of the norming constants.
In this paper, we introduce the definitions of sp-convergent sequence in fuzzy metric spaces and fuzzy normed spaces. We investigate relations of convergence, sp-convergence, s∞-convergence and st-convergence in fuzzy metric spaces and fuzzy normed spaces. We also study sp-convergence, s∞-convergence and st-convergence using the sub-sequence of convergent sequence in fuzzy metric spaces and fuzzy normed spaces. Stationary fuzzy normed spaces are defined and investigated. We finally define sp-closed sets, s∞-closed sets and st-closed sets in fuzzy metric spaces and fuzzy normed spaces and investigate relations of them.
Let {$X_i$, $i{\geq}1$} be a sequence of i.i.d. nondegenerate random variables which is in the domain of attraction of the normal law with mean zero and possibly infinite variance. Denote $S_n={\sum}_{i=1}^n\;X_i$, $M_n=max_{1{\leq}i{\leq}n}\;{\mid}S_i{\mid}$ and $V_n^2={\sum}_{i=1}^n\;X_i^2$. Then for d > -1, we showed that under some regularity conditions, $$\lim_{{\varepsilon}{\searrow}0}{\varepsilon}^2^{d+1}\sum_{n=1}^{\infty}\frac{(loglogn)^d}{nlogn}I\{M_n/V_n{\geq}\sqrt{2loglogn}({\varepsilon}+{\alpha}_n)\}=\frac{2}{\sqrt{\pi}(1+d)}{\Gamma}(d+3/2)\sum_{k=0}^{\infty}\frac{(-1)^k}{(2k+1)^{2d+2}}\;a.s.$$ holds in this paper, where If g denotes the indicator function.
In the course of study of dendroids, Czuba [3] introduced a notion of $R^{i}$ -continua which is a generalization of R-arc [1]. He showed a new class of non-contractible dendroids, namely of dendroids which contain an $R^{i}$ -continuum. Subsecequently Charatonik [2] attempted to extend the notion into hyperspace C(X) of metric continuum X. In so doing, there were some oversights in extending some of the results relating $R^{i}$ -continua of dendroids for metric continua. In fact, Proposition 1 in [2] is false (see example C below) and his proof of Theorem 6 in [2] is not correct (Take Example 4 in [4] with K = [e,e'] as an $R^{1}$-continuum of X and work it out. Then one seens that K not .mem. K as he claimed otherwise.). The aims of this paper are to introduce a notion of w-regular convergence which is weaker than 0-regular convergence and to prove that the w-regular convergence of a sequence {Xn}$^{\infty}$$_{n=1}$ to $X_{0}$ of subcontinua of a metric continuum X is a necessary and sufficient for the sequence {C( $X_{n}$)}$^{\infty}$$_{n=1}$ to converge to C( $X_{0}$ ), and also to prove that if a metric continuum X contains an $R^{i}$ -continuum with w-regular convergence, then the hyperspace C(X) of X contains $R^{i}$ -continuum.inuum.uum.
The Hsu-Robbins-erd s theorem states that if {$X_m,n\geq1$} is a sequence of independent and identically distributed random variables, then ${EX_1}^2<\infty$ and $EX_1$=0 if and only if ${\sum_{n=1}}^\infty\;P($\mid${\sum_{k=1}}^nX_k$\mid$\geqn\in)<\infty$ for every $\in$ > 0. Under some auxiliary conditions, Sp taru (1994) extended this to the case where the $X_n$ are independent, but their distributions come from a finite set. Pruss (1996) proved Sp taru's result under weaker conditions, The purpose of this paper is to improve Pruss conditions.
For the almost certainly convergent series $S_n=\sum_{i=1}^nV-i$ of independent random elements in Banach spaces, by investigating tail series laws of large numbers, the rate of convergence of the series $S_n$ to a random variable s is studied in this paper. More specifically, by studying the duality between the limiting behavior of the tail series $T_n=S-S_{n-1}=\sum_{i=n}^{\infty}V-i$ of random variables and that of Banach space valued random elements, an alternative way of proving a result of the previous work, which establishes the equivalence between the tail series weak law of large numbers and a limit law, is provided in a Banach space setting.
Let ${X, X_n, n \geq 1}$ be a sequence of independent and identically distributed(i.i.d) random variables with EX = 0 and $E$\mid$X$\mid$^p < \infty$ for some $p \geq 1$. Let ${a_{ni}, 1 \leq i \leq n, n \geq 1}$ be a triangular arrary of constants. The almost sure(a.s) convergence of weighted sums $\sum_{i=1}^{n} a_{ni}X_i$ can be founded in Choi and Sung[1], Chow[2], Chow and Lai[3], Li et al. [4], Stout[6], Sung[8], Teicher[9], and Thrum[10].
It is known that the classical Fatou's lemma and Lebesgue convergence theorem do not require the assumption that J1. is finite. In this note, we show that the assumption $\mu$(X) < $\infty$ cannot be replaced with a weaker assumption to prove Fatou's lemma and Lebesgue convergence theorem for a sequence of set-valued measurable function suggested by Zhang and Wang (Fuzzy Sets and Systems 56(1993) 237-241).
Chaterji strengthened version of a theorem for martin-gales which is a generalization of a theorem of Marcinkiewicz proving that if $X_n$ is a sequence of independent, identically distributed random variables with $E{\mid}X_n{\mid}^p\;<\;{\infty}$, 0 < P < 2 and $EX_1\;=\;1{\leq}\;p\;<\;2$ then $n^{-1/p}{\sum^n}_{i=1}X_i\;\rightarrow\;0$ a,s, and in $L^p$. In this paper, we probe a version of law of large numbers for double arrays. If ${X_{ij}}$ is a double sequence of random variables with $E{\mid}X_{11}\mid^log^+\mid X_{11}\mid^p\;<\infty$, 0 < P <2, then $lim_{m{\vee}n{\rightarrow}\infty}\frac{{\sum^m}_{i=1}{\sum^n}_{j=1}(X_{ij-a_{ij}}}{(mn)^\frac{1}{p}}\;=0$ a.s. and in $L^p$, where $a_{ij}$ = 0 if 0 < p < 1, and $a_{ij}\;=\;E[X_{ij}\midF_[ij}]$ if $1{\leq}p{\leq}2$, which is a generalization of Etemadi's marcinkiewicz-type SLLN for double arrays. this also generalize earlier results of Smythe, and Gut for double arrays of i.i.d. r.v's.
The rate of convergence for an almost surely convergent series $S_n={\Sigma^n}_{i-1}X_i$ of independent random variables is studied in this paper. More specifically, when S$_{n}$ converges almost surely to a random variable S, the tail series $T_n{\equiv}$ S - S_{n-1} = {\Sigma^\infty}_{i-n} X_i$ is a well-defined sequence of random variables with T$_{n}$$\rightarrow$ 0 almost surely. Conditions are provided so that for a given positive sequence {$b_n, n {\geq$ 1}, the limit law sup$_{\kappa}\geqn | T_{\kappa}|/b_n \rightarrow$ 0 holds. This result generalizes a result of Nam and Rosalsky [4].
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[게시일 2004년 10월 1일]
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