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逆高斯分布的极值收敛速度

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张梦君, 陈守全. 逆高斯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): 25-30. doi: 10.13718/j.cnki.xsxb.2020.01.005
引用本文: 张梦君, 陈守全. 逆高斯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): 25-30. doi: 10.13718/j.cnki.xsxb.2020.01.005
Meng-jun ZHANG, Shou-quan CHEN. On Rate of Convergence of Extremes from Inverse Gaussian Samples[J]. Journal of Southwest China Normal University(Natural Science Edition), 2020, 45(1): 25-30. doi: 10.13718/j.cnki.xsxb.2020.01.005
Citation: Meng-jun ZHANG, Shou-quan CHEN. On Rate of Convergence of Extremes from Inverse Gaussian Samples[J]. Journal of Southwest China Normal University(Natural Science Edition), 2020, 45(1): 25-30. doi: 10.13718/j.cnki.xsxb.2020.01.005

逆高斯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:

    张梦君(1994-), 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

On Rate of Convergence of Extremes from Inverse Gaussian Samples

  • 摘要: 主要讨论了逆高斯分布的最大值分布渐近展开,得到最大值分布收敛到Gumbel分布的收敛速度.
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  • [1] TWEEDIE M C K. Statistical Properties of Inverse Gaussian Distributions[J].Annals of Mathematical Statistics, 1957, 28(3):696-705. doi: 10.1214/aoms/1177706881
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    [3] 刘姣姣, 陈守全.广义指数分布随机变量序列最大值的收敛速度[J].西南大学学报(自然科学版), 2013, 35(5):89-92. doi: http://d.old.wanfangdata.com.cn/Periodical/xnnydxxb201305016
    [4] 刘国涛, 陈守全.混合广义伽马分布的渐进性质[J].西南大学学报(自然科学版), 2018, 40(1):84-87. doi: http://d.old.wanfangdata.com.cn/Periodical/xnnydxxb201801013
    [5] 杜玲玲, 陈守全.对数伽马分布的尾部性质[J].西南大学学报(自然科学版), 2016, 38(1):85-89. doi: http://d.old.wanfangdata.com.cn/Periodical/xnnydxxb201601013
    [6] CANTO E, CASTRO L. Uniform Rates of Convergence in Extreme-Value Theory-Normal and Gamma Models[J]. Annual Scientific University Clermont-Ferrand II Probability Application, 1987, 6(6):25-41.
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出版历程
  • 收稿日期:  2018-11-22
  • 刊出日期:  2020-01-20

逆高斯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: 张梦君(1994-), 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: 主要讨论了逆高斯分布的最大值分布渐近展开,得到最大值分布收敛到Gumbel分布的收敛速度.

English Abstract

  • 逆高斯分布源于布朗运动中具有正漂移的初至时间分布.文献[1]在1957年率先将逆高斯分布应用于统计领域.若随机变量X密度为

    则称X服从参数u>0,λ>0的逆高斯分布(记为X~IG(uλ)).

    文献[2]给出了IG(uλ)的累积分布函数与正态分布之间的关系

    其中Φ(·)表示标准正态分布的累积分布函数.由逆高斯分布函数的表达式不难得到当λ→ ∞时逆高斯分布函数是渐进正态的.

    近年来,有关极值渐进展开及收敛速度的研究得到了迅速发展.文献[3]研究了广义指数分布随机变量序列最大值的收敛速度;文献[4]分析了混合广义伽马分布的渐进性质;文献[5]对对数伽马分布的尾部性质进行了探讨.

    本文讨论了服从IG(λ)样本最大值分布的收敛速度.

  • 本节将给出几个有关逆高斯分布的重要辅助结果.

    命题1     令F(x),f(x)分别表示逆高斯分布的累积分布函数和概率分布函数.当x充分大时,对于u>0,λ>0有

    其中

        注意到

    其中φ(x)是标准正态分布的密度函数,在x足够大时成立(证明参见文献[6]).由(1)和(2)式得

    (3) 式的最后两步由泰勒展开式得到

    由命题1和文献[7]的推论1.7可得FD(Λ).规范常数anbn可选为

    由命题1及文献[8]的定理1.5.1易得:

    命题2     设Xnn≥1时为独立同分布的随机变量序列,其公共分布函数为逆高斯分布F(x).记Mn=max(Xk,1≤kn)为部分最大值,则

    其中规范常数αnβn

    对于λ>0和u>0成立.

  • 定理1     设F(x)为逆高斯分布的累积分布函数,且规范常数αnβn满足命题2,则

         令vn=αnx+βn并且τn=n[1-F(vn)],其中αnβn由命题2给定.

    由(6)式可以推导出

    于是有

    显然,对于τ(x)=exp(-x),

    n足够大时成立,因此通过文献[8]的定理2.4.2,可以得到(5)式.

    定理2     设F(x)为逆高斯分布的累积分布函数,规范常数anbn满足(4)式,则

    n→ ∞时成立,其中

    引理1     设G(bnx)=F(anx+bn)并且g(bnx)=nlog G(bnx)+exp(-x)有规范常数anbn,其中anbn由(4)式给出,则

    其中κ(x)和ω(x)由定理2给定.

        显然,bn→ ∞与n→ ∞互为充要条件,因为1-F(bn)=n-1.由命题1知

    则limn→ ∞A(bn)=1,且

    于是,

    结合(7),(8),(9)和(10)式,得到

    其中最后一步由控制收敛定理证得.类似于(11)式的证明,得到

    定理2的证明

    由引理1知n→ ∞,g(bnx)→ 0,

    定理2证毕.

    通过(4)式中的$ \frac{1}{{{b_n}}} = O\left( {\frac{1}{{{\rm{log}}{\kern 1pt} {\kern 1pt} n}}} \right)$,不难由定理2得到$ {F^n}\left( {{a_n}\left( x \right) + {b_n}} \right) - \mathit{\Lambda }\left( x \right) = O\left( {\frac{1}{{{\rm{log}}{\kern 1pt} {\kern 1pt} n}}} \right)$Fn(anx+bn)收敛到其极限分布Λ(x)的收敛速度为$ \frac{1}{{{\rm{log}}{\kern 1pt} {\kern 1pt} n}}$.

参考文献 (8)

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