Loading [MathJax]/jax/element/mml/optable/BasicLatin.js
Теория вероятностей и ее применения
RUS  ENG    ЖУРНАЛЫ   ПЕРСОНАЛИИ   ОРГАНИЗАЦИИ   КОНФЕРЕНЦИИ   СЕМИНАРЫ   ВИДЕОТЕКА   ПАКЕТ AMSBIB  
Общая информация
Последний выпуск
Архив
Импакт-фактор
Правила для авторов
Загрузить рукопись

Поиск публикаций
Поиск ссылок

RSS
Последний выпуск
Текущие выпуски
Архивные выпуски
Что такое RSS



Теория вероятн. и ее примен.:
Год:
Том:
Выпуск:
Страница:
Найти






Персональный вход:
Логин:
Пароль:
Запомнить пароль
Войти
Забыли пароль?
Регистрация


Теория вероятностей и ее применения, 2013, том 58, выпуск 1, страницы 152–176
DOI: https://doi.org/10.4213/tvp4498
(Mi tvp4498)
 

Эта публикация цитируется в 17 научных статьях (всего в 17 статьях)

О точности нормальной аппроксимации для обобщенных пуассоновских распределений

И. Г. Шевцова

Московский государственный университет им. М. В. Ломоносова, факультет вычислительной математики и кибернетики
Список литературы:
Аннотация: Впервые найдено точное значение асимптотически правильной константы в аналоге неравенства Берри–Эссеена для пуассоновских случайных сумм независимых одинаково распределенных случайных величин X1,X2,, имеющих моменты третьего порядка. Кроме того, для равномерного расстояния Δλ между функцией распределения стандартного нормального закона и функцией распределения центрированной и нормированной случайной суммы Sλ=X1++XNλ, где Nλ имеет распределение Пуассона с параметром λ>0 и независима от X1,X2,, получены оценки:
Δλ2λ32π+0.52λ<0.2660λ+0.52λ,где λ=E|X1|3λ(EX21)3/2.
Показано, что эта оценка неулучшаема в отношении множителя 2/(32π)=0.2659 при λ. Для случая, когда распределение X1 симметрично, доказана уточненная оценка
Δλ1+2ϰ22πλ+0.42λ<0.2391λ+0.42λ,
где ϰ=sup Показано, что значение множителя при \ell_\lambda в этой оценке не может быть меньше (2\sqrt{2\pi})^{-1}=0.1994\ldots\,. Получены аналогичные оценки при ослабленных моментных условиях, когда \mathbf{E}|X_1|^{2+\delta}<\infty с некоторым 0<\delta<1.
Ключевые слова: пуассоновская случайная сумма, центральная предельная теорема, оценка скорости сходимости, нормальная аппроксимация, неравенство Берри–Эссеена, асимптотически правильная константа.
Поступила в редакцию: 16.03.2012
Англоязычная версия:
Theory of Probability and its Applications, 2014, Volume 58, Issue 1, Pages 138–158
DOI: https://doi.org/10.1137/S0040585X97986424
Реферативные базы данных:
Тип публикации: Статья
MSC: 60
Образец цитирования: И. Г. Шевцова, “О точности нормальной аппроксимации для обобщенных пуассоновских распределений”, Теория вероятн. и ее примен., 58:1 (2013), 152–176; Theory Probab. Appl., 58:1 (2014), 138–158
Цитирование в формате AMSBIB
\RBibitem{She13}
\by И.~Г.~Шевцова
\paper О точности нормальной аппроксимации для обобщенных пуассоновских распределений
\jour Теория вероятн. и ее примен.
\yr 2013
\vol 58
\issue 1
\pages 152--176
\mathnet{http://mi.mathnet.ru/tvp4498}
\crossref{https://doi.org/10.4213/tvp4498}
\mathscinet{http://mathscinet.ams.org/mathscinet-getitem?mr=3267288}
\zmath{https://zbmath.org/?q=an:06308875}
\elib{https://elibrary.ru/item.asp?id=20733002}
\transl
\jour Theory Probab. Appl.
\yr 2014
\vol 58
\issue 1
\pages 138--158
\crossref{https://doi.org/10.1137/S0040585X97986424}
\isi{https://gateway.webofknowledge.com/gateway/Gateway.cgi?GWVersion=2&SrcApp=Publons&SrcAuth=Publons_CEL&DestLinkType=FullRecord&DestApp=WOS_CPL&KeyUT=000332790300010}
\elib{https://elibrary.ru/item.asp?id=21870892}
\scopus{https://www.scopus.com/record/display.url?origin=inward&eid=2-s2.0-84897746416}
Образцы ссылок на эту страницу:
  • https://www.mathnet.ru/rus/tvp4498
  • https://doi.org/10.4213/tvp4498
  • https://www.mathnet.ru/rus/tvp/v58/i1/p152
  • Эта публикация цитируется в следующих 17 статьяx:
    1. V. Yu. Korolev, I. G. Shevtsova, O. V. Shestakov, “Asymptotic and Analytic Properties of Mixture Probability Models and Their Application to the Analysis of Complex Systems”, MoscowUniv.Comput.Math.Cybern., 48:4 (2024), 317  crossref
    2. Vladimir Makarenko, Irina Shevtsova, “Delicate Comparison of the Central and Non-Central Lyapunov Ratios with Applications to the Berry–Esseen Inequality for Compound Poisson Distributions”, Mathematics, 11:3 (2023), 625  crossref
    3. И. Г. Шевцова, “Оценки скорости сходимости в глобальной ЦПТ для обобщенных смешанных пуассоновских распределений”, Теория вероятн. и ее примен., 63:1 (2018), 89–116  mathnet  crossref  elib; I. G. Shevtsova, “Convergence rate estimates in the global CLT for compound mixed Poisson distributions”, Theory Probab. Appl., 63:1 (2018), 72–93  crossref  isi
    4. В. Ю. Королев, А. В. Дорофеева, “О неравномерных оценках точности нормальной аппроксимации для распределений некоторых случайных сумм при ослабленных моментных условиях”, Информ. и её примен., 12:4 (2018), 86–91  mathnet  crossref  elib
    5. В. Ю. Королев, А. В. Дорофеева, “Оценки функций концентрации случайных сумм при ослабленных моментных условиях”, Теория вероятн. и ее примен., 62:1 (2017), 104–121  mathnet  crossref  mathscinet  zmath  elib; V. Yu. Korolev, A. V. Dorofeyeva, “Estimates for the concentration functions under the weakened moments”, Theory Probab. Appl., 62:1 (2018), 84–97  crossref  isi
    6. V. Korolev, A. Dorofeeva, “Bounds of the accuracy of the normal approximation to the distributions of random sums under relaxed moment conditions”, Lith. Math. J., 57:1 (2017), 38–58  crossref  mathscinet  zmath  isi  scopus
    7. F. Y. Feng, M. R. Powers, R. Xiao, L. Zhao, “Berry-Esseen bounds for compound-Poisson loss percentiles”, Scand. Actuar. J., 2017, no. 6, 519–534  crossref  mathscinet  zmath  isi  scopus
    8. A. V. Kitaeva, A. O. Zhukovskaya, O. A. Zmeev, “Compound Poisson demand with price-dependent intensity for fast moving items: price optimisation and parameters estimation”, Int. J. Prod. Res., 55:14 (2017), 4153–4163  crossref  mathscinet  isi
    9. V. Cekanavicius, Approximation methods in probability theory, Universitext, Springer International Publishing Ag, 2016, 274 pp.  crossref  mathscinet  isi
    10. Vydas Čekanavičius, Universitext, Approximation Methods in Probability Theory, 2016, 51  crossref
    11. Vydas Čekanavičius, Universitext, Approximation Methods in Probability Theory, 2016, 1  crossref
    12. Vydas Čekanavičius, Universitext, Approximation Methods in Probability Theory, 2016, 69  crossref
    13. Vydas Čekanavičius, Universitext, Approximation Methods in Probability Theory, 2016, 223  crossref
    14. Vydas Čekanavičius, Universitext, Approximation Methods in Probability Theory, 2016, 121  crossref
    15. Vydas Čekanavičius, Universitext, Approximation Methods in Probability Theory, 2016, 207  crossref
    16. Vydas Čekanavičius, Universitext, Approximation Methods in Probability Theory, 2016, 21  crossref
    17. И. Г. Шевцова, “Об абсолютных константах в неравенствах типа Берри–Эссеена”, Докл. РАН, 456:6 (2014), 650–654  crossref  zmath  elib; I. G. Shevtsova, “On the absolute constants in the Berry-Esseen-type inequalities”, Dokl. Math., 89:3 (2014), 378–381  crossref  mathscinet  zmath  isi  scopus
    Citing articles in Google Scholar: Russian citations, English citations
    Related articles in Google Scholar: Russian articles, English articles
    Теория вероятностей и ее применения Theory of Probability and its Applications
    Статистика просмотров:
    Страница аннотации:613
    PDF полного текста:255
    Список литературы:100
    Первая страница:4
     
      Обратная связь:
     Пользовательское соглашение  Регистрация посетителей портала  Логотипы © Математический институт им. В. А. Стеклова РАН, 2025