Quantitative strong laws of large numbers for random variables with double indices

Fazekas, István, Masasila, Nyanga Honda (2025) Quantitative strong laws of large numbers for random variables with double indices Annales Mathematicae et Informaticae. ISSN 1787-6117 (Online)

[thumbnail of AMI_online_1634.pdf] pdf
AMI_online_1634.pdf

Download (685kB) [error in script]
Hivatalos webcím (URL): https://doi.org/10.33039/ami.2025.09.002

Absztrakt (kivonat)

Recently, Neri [6] studied the rate of convergence in the strong law of large numbers. For the proof, Neri combined the method of [1] and the ideas of proof mining. In this paper, we follow the method of [6] to f ind the rate of convergence in the strong law of large numbers for random variables with double indices. We show that the rate of convergence for a certain subsequence implies the rate of convergence for the whole sequence. Then, we apply this result to find the rate of convergence in the strong law of large numbers for pairwise independent random variables with double indices. Quasi uncorrelated random variables are also considered.

Mű típusa: Folyóiratcikk - Journal article
Szerző:
Szerző neve
Email
MTMT azonosító
ORCID azonosító
Közreműködés
Fazekas, István
NEM RÉSZLETEZETT
NEM RÉSZLETEZETT
NEM RÉSZLETEZETT
Szerző
Masasila, Nyanga Honda
NEM RÉSZLETEZETT
NEM RÉSZLETEZETT
NEM RÉSZLETEZETT
Szerző
Megjegyzés: Accepted manuscript. Published online: October 17, 2025
Kapcsolódó URL-ek:
Kulcsszavak: strong law of large numbers, double indices, rate of convergence
Nyelv: angol
DOI azonosító: 10.33039/ami.2025.09.002
ISSN: 1787-6117 (Online)
Felhasználó: Tibor Gál
Dátum: 18 Okt 2025 07:25
Utolsó módosítás: 18 Okt 2025 07:25
URI: http://publikacio.uni-eszterhazy.hu/id/eprint/8793
Műveletek (bejelentkezés szükséges)
Tétel nézet Tétel nézet