相关平稳高斯阵列极值的极限定律
概率论
2014-12-12 v2
摘要
本文证明了弱相关二元平稳高斯三角阵列的分量最大值在归一化后依分布收敛于 H"usler-Reiss 分布。在强相关假设下，我们证明了最大值的极限分布是二元高斯分布与 H"usler-Reiss 分布的混合。本文的另一发现是，即使在允许进一步弱相关的 H"usler 和 Reiss (1989) 设定下，分量最大值和分量最小值仍然保持渐近独立。此外，我们在三角阵列分量满足 Berman 条件的情况下推导出了一个几乎必然极限定理。
引用
@article{arxiv.1405.2570,
title = {Limit Laws for Extremes of Dependent Stationary Gaussian Arrays},
author = {E. Hashorva and Z. Weng},
journal= {arXiv preprint arXiv:1405.2570},
year = {2014}
}
备注
A typo in Assumption A2 has been removed