scholarly journals On the rate of convergence of Lp norms in the CLT for Poisson random sum

2009 ◽  
Vol 50 ◽  
Author(s):  
Jonas Kazys Sunklodas

In the paper, we present the upper bound of Lp norm \deltaλ,p of the order λ-δ/2 for all 1 \leq  p \leq ∞,  in the central limit theorem for a standardized random sum (SNλ - ESNλ)/DSNλ , where SNλ = X1 + ··· + XNλ is the random sum of independent identically distributed random variables X, X1, X2, . . . with  β2+δ = E|X|2+δ < ∞ where 0 < δ \leq 1, Nλ is a random variable distributed by the Poisson distribution with the parameter λ > 0, and Nλ is independent of X1, X2, . . ..

1991 ◽  
Vol 43 (2) ◽  
pp. 181-185 ◽  
Author(s):  
Michael Voit

Using a slight generalisation of Brown's inequality, we show that for martingales the existence of a weak nonuniform bound on the rate of convergence in the central limit theorem yields the usual upper bound part of the law of the iterated logarithm.


Mathematics ◽  
2021 ◽  
Vol 9 (8) ◽  
pp. 880
Author(s):  
Igoris Belovas

In this research, we continue studying limit theorems for combinatorial numbers satisfying a class of triangular arrays. Using the general results of Hwang and Bender, we obtain a constructive proof of the central limit theorem, specifying the rate of convergence to the limiting (normal) distribution, as well as a new proof of the local limit theorem for the numbers of the tribonacci triangle.


2004 ◽  
Vol 41 (4) ◽  
pp. 1081-1092 ◽  
Author(s):  
P. Vellaisamy

Consider a sequence of independent Bernoulli trials with success probability p. Let N(n; k1, k2) denote the number of times that k1 failures are followed by k2 successes among the first n Bernoulli trials. We employ the Stein-Chen method to obtain a total variation upper bound for the rate of convergence of N(n; k1, k2) to a suitable Poisson random variable. As a special case, the corresponding limit theorem is established. Similar results are obtained for Nk3(n; k1, k2), the number of times that k1 failures followed by k2 successes occur k3 times successively in n Bernoulli trials. The bounds obtained are generally sharper than, and improve upon, some of the already known results. Finally, the technique is adapted to obtain Poisson approximation results for the occurrences of the above-mentioned events under Markov-dependent trials.


Author(s):  
С.А. Олейникова ◽  
И.А. Селищев

Статья посвящена разработке имитационной модели, позволяющей оценить вероятностно-временные показатели случайной величины, представляющей собой длительность выполнения комплекса последовательно-параллельных работ. В первую очередь, к таким показателям относятся закон распределения случайной величины (с точностью до параметров), вероятность завершения проекта в некотором временном интервале, а также математическое ожидание и дисперсия. Потребность в решении поставленной задачи возникает в случае, если длительности отдельных работ являются случайными величинами. В этом случае временные характеристики завершения комплекса работ необходимы не только для оценки вероятностно-временных характеристик, но и для простейшего планирования времени начала каждой из работ. В настоящее время существуют подходы к решению данной задачи, наиболее распространенным из которых является PERT (Program Evaluation and Review Technique, техника оценки и анализа проектов). Однако оценки метода базируются на центральной предельной теореме, основывающейся на предположениях, которые в условиях реального функционирования производственных или обслуживающих систем невыполнимы. В силу этого возникает необходимость в получении модели, позволяющей оценить требуемые характеристики в любых условиях. В результате получена имитационная модель, позволяющая получить вероятностно-временные характеристики случайной величины, представляющей собой длительность комплекса последовательно-параллельных работ и отличающейся повышенной точностью по сравнению с существующими аналогами. Для реализации модели выбрана среда AnyLogic The article is devoted to the development of a simulation model that allows you to estimate the probabilistic-time indicators of a random variable, which is the duration of the completion of the complex of sequential-parallel works. First of all, such indicators include: the law of the distribution of a random value (with an accuracy of parameters), the probability of completing the project in some time interval, as well as a mathematical expectation and dispersion. The need for solving the task arises in the case if the duration of individual works are random values. In this case, the time characteristics of the completion of the work complex are necessary not only to assess the probabilistic-time characteristics but also for the simplest planning of the start time of each work. Currently, there are approaches to solving this task, the most common of which is PERT (Program Evaluation and Review Technique, an evaluation and project analysis technique). However, the estimates of the method are based on the central limit theorem based on assumptions that are impracticable in the real functioning of industrial or serving systems. Because of this, it is necessary to obtain a model that allows one to estimate the required characteristics in any conditions. As a result, a simulation model was obtained, which allows one to obtain the probabilistic-time characteristics of a random variable, which is the duration of a complex of sequential-parallel works and characterized by increased accuracy compared to existing analogues. For the implementation of the model, we chose AnyLogic medium


Sign in / Sign up

Export Citation Format

Share Document