次线性期望下 $m$-相依平稳随机变量的强大数定律

本文旨在在次线性期望框架下建立 $m$-相依随机变量的强大数定律 (SLLN)。我们首先为独立但不一定同分布的随机变量序列建立了 SLLN。研究进一步将 SLLN 推广至满足条件 $C_{\mathbb V}(|X_1|)<\infty$ 的 $m$-相依平稳随机变量序列，该条件是独立同分布随机变量情形下 SLLN 的充分必要条件。