MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2949752254 · doi:10.48550/arxiv.1405.5619

A Characterization of Chover-Type Law of Iterated Logarithm

2014· preprint· en· W2949752254 sur OpenAlexaff
Deli Li, Pingyan Chen

Notice bibliographique

RevuearXiv (Cornell University) · 2014
Typepreprint
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueProbability and Risk Models
Établissements canadiensLakehead University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIterated logarithmCombinatoricsLaw of the iterated logarithmCharacterization (materials science)Type (biology)Random variableLogarithmMathematicsBETA (programming language)Iterated functionPhysicsMathematical analysisStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Let $0 < α\leq 2$ and $- \infty < β< \infty$. Let $\{X_{n}; n \geq 1 \}$ be a sequence of independent copies of a real-valued random variable $X$ and set $S_{n} = X_{1} + \cdots + X_{n}, ~n \geq 1$. We say $X$ satisfies the $(α, β)$-Chover-type law of the iterated logarithm (and write $X \in CTLIL(α, β)$) if $\limsup_{n \rightarrow \infty} \left| \frac{S_{n}}{n^{1/α}} \right|^{(\log \log n)^{-1}} = e^β$ almost surely. This paper is devoted to a characterization of $X \in CTLIL(α, β)$. We obtain sets of necessary and sufficient conditions for $X \in CTLIL(α, β)$ for the five cases: $α= 2$ and $0 < β< \infty$, $α= 2$ and $β= 0$, $1 < α< 2$ and $-\infty < β< \infty$, $α= 1$ and $- \infty < β< \infty$, and $0 < α< 1$ and $-\infty < β< \infty$. As for the case where $α= 2$ and $-\infty < β< 0$, it is shown that $X \notin CTLIL(2, β)$ for any real-valued random variable $X$. As a special case of our results, a simple and precise characterization of the classical Chover law of the iterated logarithm (i.e., $X \in CTLIL(α, 1/α)$) is given; that is, $X \in CTLIL(α, 1/α)$ if and only if $\inf \left \{b:~ \mathbb{E} \left(\frac{|X|^α}{(\log (e \vee |X|))^{bα}} \right) < \infty \right\} = 1/α$ where $\mathbb{E}X = 0$ whenever $1 < α\leq 2$.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,152
Score d'incertitude au seuil0,792

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,193
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,061 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuearXiv (Cornell University)Même sujetProbability and Risk ModelsTravaux en français237 207