all_gut$P.weightedSumZ <- all_gut$P.weightedSumZ

随机加权和的分析

• 随机加权和在保险和经济文献中扮演重要角色：在破产理论中，随机加权和被用来解释风险模型4。
• 研究了随机加权和的矩收敛性：包括对鞅差分的随机加权和的完整矩收敛性研究28。
• 扩展负依赖随机变量的加权和的完全收敛性：研究了这类随机变量的加权和的完全收敛性5。
• 高阶矩的广义二次高斯和的加权和：研究了使用L函数估计的高斯和的高阶矩6。
• 混合随机变量的加权和的完全收敛性：扩展了Peligrad和Gut (1999)关于未加权和的结果7。
• 随机加权和的完整收敛性：研究了加权和的完整收敛性，其中权重是一个实数数组9。
• 加权和的强大数定律和对数律：为独立同分布的随机变量的加权和建立了这些定律10。

R 语言数据处理

• 筛选数据：使用subset函数根据P.weightedSumZ大于1e-05的条件筛选数据1。
• 数据导出：将筛选后的数据导出为CSV文件，使用write.csv函数1。