《過程》主要介紹了過程的基本理論、基本方法和應(yīng)用背景等，主要內(nèi)容包括概率論基本知識、過程的基本概念和基本類型、泊松過程和更新過程、馬爾可夫鏈、連續(xù)時間的馬爾可夫鏈、平穩(wěn)過程、平穩(wěn)過程的譜分析、平穩(wěn)時間序列、平穩(wěn)時間序列的統(tǒng)計分析、積分和微分方程等，在選材上強(qiáng)調(diào)實(shí)用性，配有大量的應(yīng)用實(shí)例，每章后附有數(shù)量的習(xí)題，附錄給出了習(xí)題答案，可供讀者選用、參考，期望幫助讀者加深對基本概念和基本方法的理解和掌握。
前言
章 概率論基礎(chǔ)知識
1．1 概率空間
1．2 變量及其分布
1．3 數(shù)學(xué)期望及其性質(zhì)
1．4 特征函數(shù)和母函數(shù)
1．5 變量列的收斂性
1．6 條件數(shù)學(xué)期望
第2章 過程的概念和基本類型
2．1 過程的基本概念
2．2 過程的分布
2．3 過程的數(shù)字特征
2．4 過程的主要類型
2．5 鞅過程
習(xí)題2
第3章 泊松過程與更新過程
3．1 泊松過程的定義和數(shù)字特征
3．2 與泊松過程相關(guān)的分布
3．3 泊松過程的檢驗(yàn)及參數(shù)估計
3．4 非齊次泊松過程
3．5 復(fù)合泊松過程
3．6 更新過程
習(xí)題3
第4章 馬爾可夫鏈
4．1 馬爾可夫鏈的概念和例子
4．2 馬爾可夫鏈的狀態(tài)分類
4．3 狀態(tài)空間的分解
4．4 遍歷定理和平穩(wěn)分布
習(xí)題4
第5章 連續(xù)時間的馬爾可夫鏈
5．1 連續(xù)時間馬爾可夫鏈的基本概念
5．2 Kolmogorov微分方程
5．3 生滅過程
習(xí)題5
第6章 平穩(wěn)過程
6．1 微積分
6．2 平穩(wěn)過程及其自相關(guān)函數(shù)
6．3 平穩(wěn)過程的各態(tài)歷經(jīng)性
習(xí)題6
第7章 平穩(wěn)過程的譜分析
7．1 平穩(wěn)過程的譜密度
7．2 譜密度的性質(zhì)
7．3 窄帶過程及白噪聲過程的功率譜密度
7．4 聯(lián)合平穩(wěn)過程的互譜密度
7．5 線性系統(tǒng)中的平穩(wěn)過程
習(xí)題7
第8章 平穩(wěn)時間序列
8．1 平穩(wěn)時間序列的線性模型
8．2 平穩(wěn)域與可逆域
8．3 偏相關(guān)函數(shù)
8．4 線性模型的性質(zhì)
習(xí)題8
第9章 平穩(wěn)時間序列的統(tǒng)計分析
0章 積分與微分方程
習(xí)題解析
附表1 常見分布的數(shù)學(xué)期望、方差和特征函數(shù)
附表2 標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布函數(shù)值表
附表3 游程檢驗(yàn)的臨界值表
附表4 上證指數(shù)日對數(shù)收益率數(shù)據(jù)表
參考文獻(xiàn)
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