Strong laws for weighted sums of widely orthant dependent random variables and applications

Abstract: In this study, the strong law of large numbers and the convergence rate for weighted sums of non-identically distributed widely orthant dependent random variables are established. As applications, the strong consistency for weighted estimator in nonparametric regression model and the rate of strong consistency for least-squares estimator in multiple linear regression model are obtained. Some numerical simulations are also provided to verify the validity of the theoretical results.

Standort
Deutsche Nationalbibliothek Frankfurt am Main
Umfang
Online-Ressource
Sprache
Englisch

Erschienen in
Strong laws for weighted sums of widely orthant dependent random variables and applications ; volume:22 ; number:1 ; year:2024 ; extent:14
Open mathematics ; 22, Heft 1 (2024) (gesamt 14)

Urheber
Zhu, Yong
Wang, Wei
Chen, Kan

DOI
10.1515/math-2024-0027
URN
urn:nbn:de:101:1-2408311547159.723502394643
Rechteinformation
Open Access; Der Zugriff auf das Objekt ist unbeschränkt möglich.
Letzte Aktualisierung
15.08.2025, 07:38 MESZ

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Beteiligte

  • Zhu, Yong
  • Wang, Wei
  • Chen, Kan

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