第1章 預備知識
1.1 概率空間
1.2 隨機變量及其分布
1.3 隨機變量的數字特徵
1.4 特徵函數、母函數
1.5 n維正態分布
1.6 條件期望
第2章 隨機過程的概念與基本類型
2.1 隨機過程的基本概念
2.2 隨機過程的分布律和數字特徵
2.3 復隨機過程
2.4 幾種重要的隨機過程
習題2
第3章 泊鬆過程
3.1 泊鬆過程的定義和例子
3.2 泊鬆過程的基本性質
3.3 非齊次泊鬆過程
3.4 復閤泊鬆過程
習題3
第4章 馬爾可夫鏈
4.1 馬爾可夫鏈的概念及轉移概率
4.2 馬爾可夫鏈的狀態分類
4.3 狀態空間的分解
4.4 pij(n)的漸近性質與平穩分布
習題4
第5章 連續時間的馬爾可夫鏈
5.1 連續時間的馬爾可夫鏈
5.2 柯爾莫哥洛夫微分方程
5.3 生滅過程
習題5
第6章 平穩隨機過程
6.1 平穩過程的概念與例子
6.2 聯閤平穩過程及相關函數的性質
6.3 隨機分析
6.4 平穩過程的各態曆經性
習題6
第7章 平穩過程的譜分析
7.1 平穩過程的譜密度
7.2 譜密度的性質
7.3 窄帶過程及白噪聲過程的功率譜密度
7.4 聯閤平穩過程的互譜密度
7.5 平穩過程通過綫性係統的分析
習題7
第8章 時間序列分析
8.1 ARMA模型
8.2 模型的識彆
8.3 模型階數的確定
8.4 模型參數的估計
8.5 模型的檢驗
8.6 平穩時間序列預報
8.7 非平穩時間序列及其預報
習題8
第9章 習題解析
參考書目
· · · · · · (收起)