m-渐近负相依随机变量序列收敛特性的深度剖析与应用拓展

一、引言

1.1研究背景与意义

在概率论与数理统计领域，随机变量序列的收敛性质一直是核心研究内容之一。随机变量序列的收敛性不仅是理论研究的基石，还在众多实际应用领域中发挥着关键作用，如金融风险评估、信号处理、机器学习等。随着研究的深入，相依随机变量序列的研究逐渐成为热点，因为在实际问题中，随机变量之间往往存在着各种依赖关系，而非简单的独立关系。

m-渐近负相依（m-asymptoticallynegativelydependent）随机变量序列作为一类重要的相依随机变量序列，近年来受到了广泛关注。这种相依结构在许多实际场