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Brinbaum-Sauders分布的极值收敛速度

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张韩雨, 陈守全. Brinbaum-Sauders分布的极值收敛速度[J]. 西南师范大学学报(自然科学版), 2020, 45(1): 19-24. doi: 10.13718/j.cnki.xsxb.2020.01.004
引用本文: 张韩雨, 陈守全. Brinbaum-Sauders分布的极值收敛速度[J]. 西南师范大学学报(自然科学版), 2020, 45(1): 19-24. doi: 10.13718/j.cnki.xsxb.2020.01.004
Han-yu ZHANG, Shou-quan CHEN. Rates of Convergence of Extreme for Brinbaum-Sauders Distribution[J]. Journal of Southwest China Normal University(Natural Science Edition), 2020, 45(1): 19-24. doi: 10.13718/j.cnki.xsxb.2020.01.004
Citation: Han-yu ZHANG, Shou-quan CHEN. Rates of Convergence of Extreme for Brinbaum-Sauders Distribution[J]. Journal of Southwest China Normal University(Natural Science Edition), 2020, 45(1): 19-24. doi: 10.13718/j.cnki.xsxb.2020.01.004

Brinbaum-Sauders分布的极值收敛速度

  • 基金项目: 国家自然科学基金项目(11571283)
详细信息
    作者简介:

    张韩雨(1996-), 女, 硕士研究生, 主要从事极值统计的研究 .

    通讯作者: 陈守全, 博士, 副教授
  • 中图分类号: O211.4

Rates of Convergence of Extreme for Brinbaum-Sauders Distribution

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出版历程
  • 收稿日期:  2018-11-22
  • 刊出日期:  2020-01-20

Brinbaum-Sauders分布的极值收敛速度

    通讯作者: 陈守全, 博士, 副教授
    作者简介: 张韩雨(1996-), 女, 硕士研究生, 主要从事极值统计的研究
  • 西南大学 数学与统计学院, 重庆 400715
基金项目:  国家自然科学基金项目(11571283)

摘要: 主要讨论了Brinbaum-Sauders分布的尾部特征,得到了最大值分布的渐进展开.

English Abstract

  • 设{Xnn≥1}是独立同分布的随机变量序列,其公共分布函数为F(x).记Mn=max1≤knXk.对非退化分布函数G(x)存在实数序列$ a_{n}>0, b_{n} \in \mathbb{R}, n \geqslant 1$使得

    G(x)必为3大极值分布类型之一.若(1)式成立,则称F属于G的吸引场,记为FD(G).相关研究详见文献[1-2]等.

    Brinbaum-Sauders分布是文献[3]在研究因裂纹扩展导致的材料失效过程中推导出来的. Brinbaum-Sauders分布常常作为一种疲劳寿命分布广泛应用于机械产品可靠性研究以及电子产品性能退化失效分析,近年来由于其良好的性质也被应用于商业、环境、医学等各个领域.

    对于x>0,Brinbaum-Sauders分布的概率分布函数和概率密度函数分别为:

    其中:Φ(·)为标准正态分布的分布函数;参数α>0,β>0.

    本文主要讨论服从Brinbaum-Sauders分布的样本最大值分布的收敛速度.

  • 本节通过计算Brinbaum-Sauders分布的Mills不等式及Mills率,得到了Brinbaum-Sauders分布所属的吸引场及对应的规范化常数.

    命题1  设F(x)与f(x)分别代表Brinbaum-Sauders分布对应的分布函数与概率密度函数,则

    $x \rightarrow \infty $时,有

      由分部积分得

    由于

    所以

    由(3),(4)式知结论成立.

    由命题1,可得到Brinbaum-Sauders分布的尾部表示:

    命题2   设F(x)与f(x)分别代表Brinbaum-Sauders分布对应的分布函数与概率密度函数,则

    其中

    由文献[1]的推论1.7知F(x)∈D(Λ),规范常数anbn可由

    确定.

    利用Brinbaum-Sauders分布的Mills率及文献[2]中求正态分布规范化常数的方法,可以找出另一对规范化常数.

    命题3  设{Xnn≥1}是独立同服从Brinbaum-Sauders分布的随机变量序列,则

    其中:$ \alpha_{n}=2 \alpha^{2} \beta, \beta_{n}=2 \alpha^{2} \beta\left(\log n-\frac{1}{2} \log \log n+\alpha^{-2}-\log 2 \sqrt{\pi}\right)$.

      由于F(x)连续,$ x \in \mathbb{R}$,则存在$ u_{n}=u_{n}(x)$$x \to \infty $$n\left(1-F\left(u_{n}\right)\right) \rightarrow \exp (-x) $.利用(2)式,

    取对数得

    取对数得

    由于$\mathop {\lim }\limits_{n \to \infty } u_n^{ - 1} = 0 $,将(7)式带入到(6)式得

    结合文献[2]中定理1.2.3和定理1.5.1结论,命题得证.

    命题4   在命题2的条件下,对于充分大的n,有

      令$u_{n}=\alpha_{n} x+\beta_{n}, \tau_{n}=n\left(1-F\left(u_{n}\right)\right) $.

    可以推出

    因此

    因此,对于τ(x)=exp(-x),当n足够大时有

    进一步运用文献[2]中的定理2.4.2,可得(8)式.

    近年关于极值渐进展开的研究可参见文献[4-5].

  • 通过前面的讨论知Brinbaum-Sauders分布属于Gambel吸引场,因此$n \to \infty $时,

    下面得到Δn(x)的点点收敛速度.

    定理1  设F(x)为Brinbaum-Sauders分布函数,anbn满足(5)式,则$n \to \infty $时,有

    其中

    注1   由定理1知,当$n \to \infty $时,$ F^{n}\left(a_{n} x+b_{n}\right) \rightarrow \mathit{\Lambda}(x)$的收敛速度为(log n)-1.

    为了证明定理1,给出下面两个引理.

    由命题1的证明过程易得:

    引理1   对于充分大的x,有

    引理2   令$G\left(b_{n} ; x\right)=F\left(a_{n} x+b_{n}\right), g\left(b_{n} ; x\right)=n \log G\left(b_{n} ; x\right)+\exp (-x) $.其中规范化常数anbn满足(5)式,则

    其中k(x),w(x)定义见定理1.

      当$n \to \infty $$ n\left(1-F\left(b_{n}\right)\right) \rightarrow 1$,有$b_{n} \rightarrow \infty $,根据文献[1]命题0.10能导出

    $\mathop {\lim }\limits_{n \to \infty } A\left( {{b_n}} \right) = 1 $,且

    由(12)式得

    通过(10)式有

    结合(11),(13)和(14)式,有

    由(15),(16)式可知,结论得证.

    下面证明定理1.

    定理1的证明  由引理2知$x \to \infty $时,$ g\left(b_{n} ; x\right) \rightarrow 0$

    因此

    定理1得证.

参考文献 (5)

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