松弛矩条件下随机和集中函数的界
概率论
2016-08-11 v1
摘要
在无需关于高阶层加项矩存在的任何假设下，构建了具有有限方差的独立随机变量之和的集中函数与折叠正态分布函数之偏差的估计。所得结果推广至泊松-二项、二项及泊松随机和。在相同假设下，获得了用相应极限分布逼近混合泊松随机和的集中函数的界。特别地，获得了用指数分布、折叠方差伽马分布和折叠学生氏分布逼近几何、负二项及西歇尔随机和的集中函数的精度界。所有涉及常数的数值估计均被明确写出。
引用
@article{arxiv.1608.03001,
title = {Bounds for the concentration functions of random sums under relaxed moment conditions},
author = {V. Yu. Korolev and A. V. Dorofeeva},
journal= {arXiv preprint arXiv:1608.03001},
year = {2016}
}
备注
14 pages. Research supported by the Russian Foundation for Basic Research, project 15-07-02984. arXiv admin note: substantial text overlap with arXiv:1507.00979