RUS  ENG ЖУРНАЛЫ   ПЕРСОНАЛИИ   ОРГАНИЗАЦИИ   КОНФЕРЕНЦИИ   СЕМИНАРЫ   ВИДЕОТЕКА   ПАКЕТ AMSBIB
Общая информация
Последний выпуск
Архив
Импакт-фактор
Подписка
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 вероятн. и ее примен., 2001, том 46, выпуск 4, страницы 744–769 (Mi tvp3798)  

Эта публикация цитируется в 11 научных статьях (всего в 11 статьях)

Multidimensional Version of a Result of Sakhanenko in the Invariance Principle for Vectors with Finite Exponential Moments. III

A. Yu. Zaitsev

St. Petersburg Department of V. A. Steklov Institute of Mathematics, Russian Academy of Sciences

Аннотация: Получен многомерный вариант результата Саханенко [18] о гауссовской аппроксимации последовательности сумм независимых случайных векторов с конечными экспоненциальными моментами.

Ключевые слова: многомерный принцип инвариантности, суммы независимых разнораспределенных случайных векторов.

DOI: https://doi.org/10.4213/tvp3798

Полный текст: PDF файл (2037 kB)

Англоязычная версия:
Theory of Probability and its Applications, 2002, 46:4, 676–698

Реферативные базы данных:

Поступила в редакцию: 07.09.1998
Язык публикации: английский

Образец цитирования: A. Yu. Zaitsev, “Multidimensional Version of a Result of Sakhanenko in the Invariance Principle for Vectors with Finite Exponential Moments. III”, Теория вероятн. и ее примен., 46:4 (2001), 744–769; Theory Probab. Appl., 46:4 (2002), 676–698

Цитирование в формате AMSBIB
\RBibitem{Zai01}
\by A.~Yu.~Zaitsev
\paper Multidimensional Version of a Result of Sakhanenko in the Invariance Principle for Vectors with Finite Exponential Moments.~III
\jour Теория вероятн. и ее примен.
\yr 2001
\vol 46
\issue 4
\pages 744--769
\mathnet{http://mi.mathnet.ru/tvp3798}
\crossref{https://doi.org/10.4213/tvp3798}
\mathscinet{http://www.ams.org/mathscinet-getitem?mr=1971831}
\zmath{https://zbmath.org/?q=an:1039.60032}
\transl
\jour Theory Probab. Appl.
\yr 2002
\vol 46
\issue 4
\pages 676--698
\crossref{https://doi.org/10.1137/S0040585X97979305}
\isi{http://gateway.isiknowledge.com/gateway/Gateway.cgi?GWVersion=2&SrcApp=PARTNER_APP&SrcAuth=LinksAMR&DestLinkType=FullRecord&DestApp=ALL_WOS&KeyUT=000179604100008}


Образцы ссылок на эту страницу:
  • http://mi.mathnet.ru/tvp3798
  • https://doi.org/10.4213/tvp3798
  • http://mi.mathnet.ru/rus/tvp/v46/i4/p744

    ОТПРАВИТЬ: VKontakte.ru FaceBook Twitter Mail.ru Livejournal Memori.ru


    Citing articles on Google Scholar: Russian citations, English citations
    Related articles on Google Scholar: Russian articles, English articles
    Цикл статей

    Эта публикация цитируется в следующих статьяx:
    1. Zaitsev A.Yu., “Estimates of the rate of approximation in a de-Poissonization lemma”, Ann. Inst. H. Poincaré Probab. Statist., 38:6 (2002), 1071–1086  crossref  mathscinet  zmath  adsnasa  isi  scopus
    2. Zaitsev A.Y., “Estimates of the rate of approximation in the CLT for $L_1$-norm of density estimators”, High dimensional probability, III (Sandjberg, 2002), Progr. Probab., 55, Birkhäuser, Basel, 2003, 255–292  mathscinet  zmath  isi
    3. А. Ю. Зайцев, “Оценки точности сильной аппроксимации в многомерном принципе инвариантности”, Вероятность и статистика. 10, Зап. научн. сем. ПОМИ, 339, ПОМИ, СПб., 2006, 37–53  mathnet  mathscinet  zmath; A. Yu. Zaitsev, “Estimates for the rate of strong approximation in the multidimensional invariance principle”, J. Math. Sci. (N. Y.), 145:2 (2007), 4856–4865  crossref
    4. А. Ю. Зайцев, “Оценки точности сильной гауссовской аппроксимации сумм независимых одинаково распределенных случайных векторов”, Вероятность и статистика. 12, Зап. научн. сем. ПОМИ, 351, ПОМИ, СПб., 2007, 141–157  mathnet; A. Yu. Zaitsev, “Estimates for the rate of strong Gaussian approximation for the sums of i.i.d. multidimensional random vectors”, J. Math. Sci. (N. Y.), 152:6 (2008), 875–884  crossref
    5. F. Götze, A. Yu. Zaitsev, “Bounds for the Rate of Strong Approximation in the Multidimensional Invariance Principle”, Теория вероятн. и ее примен., 53:1 (2008), 100–123  mathnet  crossref  mathscinet  zmath  elib; Theory Probab. Appl., 53:1 (2009), 59–80  crossref  isi  elib
    6. А. Ю. Зайцев, “Точность сильной гауссовской аппроксимации для сумм независимых одинаково распределенных случайных векторов”, Вероятность и статистика. 14–2, Зап. научн. сем. ПОМИ, 364, ПОМИ, СПб., 2009, 148–165  mathnet; A. Yu. Zaitsev, “The rate of Gaussian strong approximation for the sums of i.i.d. multidimensional random vectors”, J. Math. Sci. (N. Y.), 163:4 (2010), 399–408  crossref
    7. Wu Wei Biao, Zhou Zhou, “Gaussian approximations for non-stationary multiple time series”, Statist. Sinica, 21:3 (2011), 1397–1413  crossref  mathscinet  zmath  isi  scopus
    8. Chatterjee S., “A new approach to strong embeddings”, Probab. Theory Relat. Fields, 152:1-2 (2012), 231–264  crossref  mathscinet  zmath  isi  scopus
    9. А. Ю. Зайцев, “Точность сильной гауссовской аппроксимации для сумм независимых случайных векторов”, УМН, 68:4(412) (2013), 129–172  mathnet  crossref  mathscinet  zmath  adsnasa  elib; A. Yu. Zaitsev, “The accuracy of strong Gaussian approximation for sums of independent random vectors”, Russian Math. Surveys, 68:4 (2013), 721–761  crossref  isi  elib
    10. Wu W., Zhou Zh., “Simultaneous Quantile Inference For Non-Stationary Long-Memory Time Series”, Bernoulli, 24:4A (2018), 2991–3012  crossref  mathscinet  zmath  isi  scopus
    11. 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”, Vestnik St. Petersburg Univ. Math., 51:2 (2018), 144–163  crossref  isi  scopus
  • Теория вероятностей и ее применения Theory of Probability and its Applications
    Просмотров:
    Эта страница:156
    Полный текст:67
     
    Обратная связь:
     Пользовательское соглашение  Регистрация  Логотипы © Математический институт им. В. А. Стеклова РАН, 2020