Аннотация:
Цель настоящей работы – показать, что полученные ранее результаты об аппроксимации распределений сумм независимых слагаемых сопровождающими безгранично делимыми законами можно интерпретировать как содержательные количественные оценки близости выборки, составленной из независимых наблюдений, и пуассоновского точечного процесса, получаемого при пуассонизации исходной выборки. Наиболее содержательные результаты получены для схемы редких событий. Библ. – 53 назв.
\RBibitem{Zai03}
\by А.~Ю.~Зайцев
\paper Об аппроксимации выборки пуассоновским точечным процессом
\inbook Вероятность и статистика.~6
\serial Зап. научн. сем. ПОМИ
\yr 2003
\vol 298
\pages 111--125
\publ ПОМИ
\publaddr СПб.
\mathnet{http://mi.mathnet.ru/znsl1156}
\mathscinet{http://mathscinet.ams.org/mathscinet-getitem?mr=2038866}
\zmath{https://zbmath.org/?q=an:1086.60029}
\elib{https://elibrary.ru/item.asp?id=14563167}
\transl
\jour J. Math. Sci. (N. Y.)
\yr 2005
\vol 128
\issue 1
\pages 2556--2563
\crossref{https://doi.org/10.1007/s10958-005-0202-3}
Образцы ссылок на эту страницу:
https://www.mathnet.ru/rus/znsl1156
https://www.mathnet.ru/rus/znsl/v298/p111
Эта публикация цитируется в следующих 12 статьяx:
F. Götze, A. Yu. Zaitsev, “Convergence to Infinite-Dimensional Compound Poisson Distributions on Convex Polyhedra”, J Math Sci, 273:5 (2023), 732
Ф. Гётце, А. Ю. Зайцев, “Об альтернативных аппроксимирующих распределениях в многомерном варианте второй равномерной предельной теоремы Колмогорова”, Теория вероятн. и ее примен., 67:1 (2022), 3–22; F. Götze, A. Yu. Zaitsev, “On alternative approximating distributions in the multivariate version of Kolmogorov's second uniform limit theorem”, Theory Probab. Appl., 67:1 (2022), 1–16
V. Čekanavičius, S. Y. Novak, “Compound Poisson approximation”, Probab. Surveys, 19:none (2022)
Ф. Гётце, А. Ю. Зайцев, “Сходимость к бесконечномерным обобщенным распределениям Пуассона на выпуклых многогранниках”, Вероятность и статистика. 30, Зап. научн. сем. ПОМИ, 501, ПОМИ, СПб., 2021, 118–125
S. Y. Novak, “Poisson approximation”, Probab. Surveys, 16:none (2019)
Ф. Гётце, А. Ю. Зайцев, “Оценки близости сверток вероятностных распределений на выпуклых многогранниках”, Вероятность и статистика. 27, Зап. научн. сем. ПОМИ, 474, ПОМИ, СПб., 2018, 108–117
Lifshits M.A. Nikitin Ya.Yu. Petrov V.V. Zaitsev A.Yu. Zinger A.A., “Toward the History of the Saint Petersburg School of Probability and Statistics. i. Limit Theorems For Sums of Independent Random Variables”, Vestn. St Petersb. Univ.-Math., 51:2 (2018), 144–163
Ф. Гётце, Ю. С. Елисеева, А. Ю. Зайцев, “Неравенства Арака для функций концентрации и проблема Литтлвуда–Оффорда”, Теория вероятн. и ее примен., 62:2 (2017), 241–266; F. Götze, Yu. S. Eliseeva, A. Yu. Zaitsev, “Arak inequalities for concentration functions and the Littlewood–Offord problem”, Theory Probab. Appl., 62:2 (2018), 196–215
Ф. Гётце, А. Ю. Зайцев, “Редкие события и пуассоновские точечные процессы”, Вероятность и статистика. 26, Зап. научн. сем. ПОМИ, 466, ПОМИ, СПб., 2017, 109–119
Kruopis J., Cekanavicius V., “Compound Poisson Approximations For Symmetric Vectors”, J. Multivar. Anal., 123 (2014), 30–42
Pavel Samusenko, Nonparametric criteria for sparse contingency tables, 2012
F. Götze, A. Yu. Zaitsev, “Approximation of convolutions by accompanying laws without centering”, Вероятность и статистика. 8, Зап. научн. сем. ПОМИ, 320, ПОМИ, СПб., 2004, 44–53; J. Math. Sci. (N. Y.), 137:1 (2006), 4510–4515