第1章 基础知识
1.1 随机变量及其分布函数、密度函数
1.2 随机变量的数学期望和方差
1.3 随机向量及其概率分布
1.4 矩母函数和概率生成函数
1.5 Laplace变换和Laplace-Stieltijes变换
1.6 条件数学期望
1.7 指数分布、无记忆性及失效率函数
1.8 Г分布和Erlang分布
1.9 顺序统计量
1.10 差分方程
练习题
第2章 随机过程概论
2.1 引言
2.2 随机过程的直观背景
2.3 随机过程的定义及共有究级分布函数族
2.4 随机过程的数字特特征
练习题
第3章 随机分析初步
3.1 预备知识
3.2 均方极限
3.3 均方连续性
3.4 随机过程的均方导数
3.5 二阶矩过程的均方积分
3.6 均方黎曼-司蒂吉斯积分
练习题
第4章 Poisson过程
4.1 齐次Poisson过程
4.2 与Poisson过程相联系的若干分布
4.3 Poisson过程的推广
4.4 滤过Poisson过程
练习题
第5章 更新过程
5.1 更新过程的定义
5.2 Nt的分布、更新函数
5.3 更新定理
5.4 关键更新定理及其应用
练习题
第6章 Markov链
6.1 Markov链的定义和转移概率
6.2 Chapman-Kolmogorov方程
6.3 Markov链的状态分类
6.4 状态空间的分解
6.5 例题
6.6 平稳分布
6.7 应用举例
6.8 分支过程
练习题
第7章 连续时间Markov链
7.1 连续时间Markov链的定义
7.2 转移概率Pij(t)的进一步讨论
7.3 生灭过程
练习题
第8章 Brown运动
……
第9章 平稳过程
第10章 平稳过程的谱分析
第11章 时间序列分析
第12章 自相似过程
参考答案
参考文献