隨機(jī)過程（第二版）

第一章  預(yù)備知識
  1.1 概率空間
  1.2 隨機(jī)變量及其分布
  1.3 隨機(jī)變量的數(shù)字特征
  1.4 特征函數(shù)、母函數(shù)和拉氏變換
  1.5 n維正態(tài)分布
  1.6 條件期望
第二章  隨機(jī)過程的概念與基本類型
  2.1 隨機(jī)過程的基本概念
  2.2 隨機(jī)過程的分布律和數(shù)字特征
  2.3 復(fù)隨機(jī)過程
  2.4 幾種重要的隨機(jī)過程
習(xí)題二
第三章  泊松過程
  3.1 泊松過程的定義和例子
  3.2 泊松過程的基本性質(zhì)
  3.3 非齊次泊松過程
  3.4 復(fù)合泊松過程
習(xí)題三
第四章  馬爾可夫鏈
  4.1 馬爾可夫鏈的概念及轉(zhuǎn)移概率
  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 pij(n)的漸近性質(zhì)與平穩(wěn)分布
習(xí)題四
第五章  連續(xù)時間的馬爾可夫鏈
  5.1 連續(xù)時間的馬爾可夫鏈
  5.2 柯爾莫哥洛夫微分方程
  5.3 生滅過程
習(xí)題五
第六章  平穩(wěn)隨機(jī)過程
  6.1 平穩(wěn)過程的概念與例子
  6.2 聯(lián)合平穩(wěn)過程及相關(guān)函數(shù)的性質(zhì)
  6.3 隨機(jī)分析
  6.4 平穩(wěn)過程的各態(tài)歷經(jīng)性
習(xí)題六
第七章  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 平穩(wěn)過程通過線性系統(tǒng)的分析
習(xí)題七
第八章  時間序列分析
  8.1 ARMA模型
  8.2 模型的識別
  8.3 模型階數(shù)的確定
  8.4 模型參數(shù)的估計(jì)
  8.5 模型的檢驗(yàn)
  8.6 平穩(wěn)時間序列預(yù)報
  8.7 非平穩(wěn)時間序列及其預(yù)報
習(xí)題八
第九章  習(xí)題解析
  參考書目