关于归一化逆高斯过程的若干渐近性质与几乎必然逼近
统计理论
2012-06-29 v1 统计理论
摘要
本文给出了归一化逆高斯过程的一些渐近性质。特别地，当集中参数很大时，对于归一化逆高斯过程及其相应的分位数过程，我们建立了经验泛函中心极限定理、强大数律和 Glivenko-Cantelli 定理的类比。我们还推导了一个有限和表示，它几乎必然收敛到归一化逆高斯过程的 Ferguson 和 Klass 表示。这种几乎必然逼近可用于高效地模拟归一化逆高斯过程。
引用
@article{arxiv.1206.6658,
title = {On Some Asymptotic Properties and an Almost Sure Approximation of the Normalized Inverse-Gaussian Process},
author = {Luai Al Labadi and Mahmoud Zarepour},
journal= {arXiv preprint arXiv:1206.6658},
year = {2012}
}
备注
25