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应用随机过程书籍详细信息
- ISBN：9787040468755
- 作者：暂无作者
- 出版社：暂无出版社
- 出版时间：2017-1-1
- 页数：168
- 价格：22.00元
- 纸张：暂无纸张
- 装帧：暂无装帧
- 开本：暂无开本
- 语言：未知
- 丛书：暂无丛书
- TAG：暂无
- 豆瓣评分：暂无豆瓣评分
内容简介：
现代统计学系列丛书:应用随机过程》的基本目标是在初等概率论的基础上，扩展和加强读者面向应用的随机数学基础。一方面希望能加深读者对概率知识的理解，增强对实际问题的数学建模能力，特别是对随机现象的概率描述和求解；另一方面使读者初步了解各种随机过程的性质，为后续课程的学习建立扎实的数理基础。
书籍目录：
第一章预备知识
1.1样本空间、随机变量与分布函数
1.1.1样本空间、随机事件与概率
1.1.2随机变量、分布函数
1.1.3强度函数
1.2数学期望、矩母函数
1.2.1数学期望
1.2.2矩母函数
1.3条件期望与条件方差
1.3.1条件期望
1.3.2全期望公式
1.3.3条件方差公式
1.3.4两个特殊彤式的全概率公式
1.3.5尾部条件期望与限额期望值
1.3.6条件期望的一般性质
1.4极限定理
1.4.1马尔可夫不等式和切比雪夫不等式
1.4.2大数定律与中心极限定理
1.4.3更一般的极限定理
第一章小结
习题
第二章随机过程的基本概念和基本类型
2.1随机过程的基本概念
2.1.1基本概念
2.1.2有限维分布和数字特征
2.2随机过程的基本类型
第二章小结
习题
第三章泊松过程
3.1泊松过程的定义
3.1.1计数过程
3.1.2泊松过程
3.2与泊松过程相联系的若千分布
3.2.1Xn和Tn的分布
3.2.2事件发生时刻的条件分布
3.3泊松过程的推广
3.3.1非齐次泊松过程
3.3.2复合泊松过程
3.3.3条件泊松过程
第三章小结
习题
第四章更新过程
4.1更新过程的定义和性质
4.2更新推理、更新方程和关键更新定理
4.2.1更新推理和更新方程
4.2.2关键更新定理及其应用
4.3更新回报定理
第四章小结
习题
第五章马尔可夫链
5.1基本概念
5.1.1马尔可夫链的定义
5.1.2n步转移概率和C—K方程
5.2状态的分类及性质
5.3转移概率的极限与不变分布
5.3.1转移概率的极限
5.3.2不变分布与极限分布
5.3.3不变分布与极限分布的应用例子
5.4三个应用模型
5.4.1赌徒输光问题
5.4.2群体消失模型
5.4.3人口结构变化的马尔可夫链模型
5.5隐马尔可夫链模型
5.6连续时间马尔可夫链
5.6.1连续时间马尔可夫链
5.6.2转移概率pij（t）和科尔莫戈罗夫微分方程
第五章小结
习题
第六章鞅
6.1基本概念
6.1.1鞅的定义与例子
6.1.2上鞅和下鞅
6.2停时定理
6.3停时定理的应用
第六章小结
习题
第七章布朗运动
7.1布朗运动的定义
7.2首次到达时刻的分布和应用
7.3布朗运动的几种变化
7.3.1布朗桥
7.3.2有吸收值的布朗运动
7.3.3在原点反射的布朗运动
7.3.4几何布朗运动
7.4高斯过程
第七章小结
习题
第八章随机微积分和伊藤公式
8.1非随机连续函数对布朗运动的积分
8.2伊藤公式
8.2.1二次变差定理
8.2.2伊藤积分
8.2.3伊藤公式
第八章小结
习题
附录常用分布函数表
部分习题答案
参考文献
名词索引
作者介绍：
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出版社信息：
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其它内容：
书籍介绍
现代统计学系列丛书:应用随机过程》的基本目标是在初等概率论的基础上，扩展和加强读者面向应用的随机数学基础。一方面希望能加深读者对概率知识的理解，增强对实际问题的数学建模能力，特别是对随机现象的概率描述和求解；另一方面使读者初步了解各种随机过程的性质，为后续课程的学习建立扎实的数理基础。
书籍真实打分
故事情节：7分
人物塑造：9分
主题深度：9分
文字风格：9分
语言运用：5分
文笔流畅：4分
思想传递：7分
知识深度：3分
知识广度：5分
实用性：9分
章节划分：5分
结构布局：8分
新颖与独特：7分
情感共鸣：7分
引人入胜：5分
现实相关：7分
沉浸感：5分
事实准确性：3分
文化贡献：9分
网站评分
书籍多样性：4分
书籍信息完全性：4分
网站更新速度：7分
使用便利性：7分
书籍清晰度：9分
书籍格式兼容性：9分
是否包含广告：6分
加载速度：3分
安全性：7分
稳定性：5分
搜索功能：3分
下载便捷性：3分
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