Functional Gaussian Approximation for Dependent Structures

图书简介

This book has its origin in the need of developing and analysing mathematical models for phenomena that evolve in time and influence each another, and aims at a better understanding of the structure and asymptotic behaviour of stochastic processes.

1 Introduction to Stochastic Processes; 2 Moment Inequalities and Gaussian Approximation for Martingales; 3 Moment Inequalities via Martingale Methods; 4 Gaussian Approximation via Martingale Methods; 5 Dependence coefficients for sequences; 6 Moment Inequalities and Gaussian Approximation for Mixing Sequences; 7 Weakly associated random variables : L2-bounds and approximation by independent structures; 8 Maximal moment inequalities for weakly negatively dependent variables; 9 Gaussian approximation under asymptotic negative dependence; 10 Examples of Stationary Sequences with Approximate Negative Dependence; 11 Stationary Sequences in a Random Time Scenery; 12 Linear Processes; 13 Random walk in random scenery; 14 Reversible Markov chains; 15 Functional central limit theorem for empirical processes; 16 Application to the uniform laws of large numbers for dependent processes; 17 Examples and Counterexamples

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Functional Gaussian Approximation for Dependent Structures（Oxford Studies in Probability） 相依结构的函数高斯逼近 概率论

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