隨機(jī)過程及應(yīng)用

第一章 概率論（概要）
1.1 概率空間（Ω，ξ，P）
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條件數(shù)學(xué)期望
1.5 隨機(jī)變量的特征函數(shù)
1.6 收斂性與極限定理
習(xí)題
第二章 隨機(jī)過程的基本概念
2.1 隨機(jī)過程的定義及分類
2.2 隨機(jī)過程的分布及其數(shù)字特征
2.3 復(fù)隨機(jī)過程
習(xí)題二
第三章 幾種重要的隨機(jī)過程
3.1 獨立過程與獨立增量過程
3.2 正態(tài)過程（高斯過程）
3.3 維納過程（Brown運動）
3.4 泊松過程
習(xí)題三
第四章 馬爾可夫過程
4.1 馬爾可夫過程的概念
4.2 離散參數(shù)馬氏鏈
4.3 齊次馬氏鏈狀態(tài)的分類
4.4 連續(xù)參數(shù)馬爾可夫鏈
4.5 生滅過程
4.6 生滅過程在排隊論中的應(yīng)用
習(xí)題四
第五章 均方微積分
5.1 均方極限
5.2 均方連續(xù)
5.3 均方導(dǎo)數(shù)
5.4 均方積分
5.5 均方隨機(jī)微分方程簡介
習(xí)題五
第六章 平穩(wěn)過程
6.1 平穩(wěn)過程的概念
6.2 平穩(wěn)過程及其相關(guān)函數(shù)的性質(zhì)
6.3 乎穩(wěn)過程的均方遍歷性
6.4 平穩(wěn)過程的譜密度
6.5 平穩(wěn)過程的譜分解
6.6 線性系統(tǒng)中的平穩(wěn)過程
6.7 白噪聲通過線性系統(tǒng)
6.8 平穩(wěn)窄帶隨機(jī)過程
習(xí)題六
第七章 時間序列分析簡介
7.1 自回歸滑動平均過程
7.2 ARMA過程的性質(zhì)及相關(guān)分析
7.3 ARMA（p，q）過程的參數(shù)估計
7.4 模型識別與階估計初步
7.5 時間序列的預(yù)報
習(xí)題七
參考文獻(xiàn)