WOD变量的完全收敛性与完全矩收敛性：理论分析与应用拓展.docx

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2025-07-25 发布于上海
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WOD变量的完全收敛性与完全矩收敛性：理论分析与应用拓展.docx

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WOD变量的完全收敛性与完全矩收敛性：理论分析与应用拓展

一、引言

1.1研究背景与意义

概率极限理论作为概率论与数理统计的核心分支，自20世纪50年代正式提出以来，在几代概率统计学家的不懈努力下取得了长足发展。其理论成果从早期的中心极限定理对独立随机变量的研究，逐步拓展到相依序列、混合序列等更为复杂的结构，这一过程凝聚了众多学者的智慧与心血。在现实世界中，样本或变量往往并非相互独立，而是存在着各种相依关系。为了更准确地刻画和分析这些实际数据，众多学者提出了多种相依结构，如负协变量（NA变量）、负象限相依变量（NOD变量）、推广的负象限相依变量（END变量）以及宽象限相依变量