Предельные теоремы для условных распределений с учетом больших уклонений
Вивчаються можливі граничні закони для багатовимірного умовного розкладу підмиожиии компонент суми незалежних однаково розподілених випадкових векторів за умови, що інші компоненти знаходяться в області великих відхилень. Припускається, що згаданий розклад є абсолютно неперервним і належить області...
Збережено в:
| Опубліковано в: : | Український математичний журнал |
|---|---|
| Дата: | 1999 |
| Автор: | |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | Russian |
| Опубліковано: |
Інститут математики НАН України
1999
|
| Теми: | |
| Онлайн доступ: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/156779 |
| Теги: |
Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
|
| Назва журналу: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Цитувати: | Предельные теоремы для условных распределений с учетом больших уклонений / А.Ю. Заиграев // Український математичний журнал. — 1999. — Т. 51, № 8. — С. 1054–1064. — Бібліогр.: 11 назв. — рос. |
Репозитарії
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| Резюме: | Вивчаються можливі граничні закони для багатовимірного умовного розкладу підмиожиии компонент суми незалежних однаково розподілених випадкових векторів за умови, що інші компоненти знаходяться в області великих відхилень. Припускається, що згаданий розклад є абсолютно неперервним і належить області притягання нормального закону, але має „важкі хвости". Запропонований підхід грунтується па локальній теоремі для великих відхилень.
Possible limit laws are studied for the multivariate conditional distribution of a subset of components of the sum of independent identically distributed random vectors under the condition that other components belong to the domain of large deviations. It is assumed that the considered distribution is absolutely continuous and belongs to the domain of attraction of the normal law but possesses “heavy tails.” The approach suggested is based on the local theorem for large deviations.
|
|---|