《應用隨機過程》共六章，包括預備知識，隨機過程的基本概念，泊松過程、更新過程與布朗運動，馬爾可夫鏈，平穩(wěn)隨機過程及時間序列分析�！稇秒S機過程》內(nèi)容難易適中，選材豐富，突出隨機過程方法在實際中的應用，注重基本概念及方法的闡述，適宜于本科階段學過高等數(shù)學、線性代數(shù)和概率論與數(shù)理統(tǒng)計課程的學生使用。 《應用隨機過程》可作為高等學校理工科及其他非數(shù)學類專業(yè)高年級本科生和研究生隨機過程課程教材或參考書，亦適合相關(guān)技術(shù)人員自學使用。
第一章 預備知識
1.1 特征函數(shù)
1.2 多元正態(tài)分布
1.3 條件分布與條件期望
習題一
第二章 隨機過程的基本概念
2.1 隨機過程的定義
2.2 隨機過程的分布
2.3 隨機過程的數(shù)字特征
2.4 二維隨機過程和復值隨機過程
2.5 幾類常用的隨機過程
習題二
第三章 泊松過程、更新過程與布朗運動
3.1 計數(shù)過程和泊松過程
3.2 泊松過程的模擬、檢驗和參數(shù)估計
3.3 非齊次泊松過程和復合泊松過程
3.4 更新過程
3.5 布朗運動
3.6 布朗運動的變形與推廣
習題三
第四章 馬爾可夫鏈
4.1 馬爾可夫過程
4.2 馬爾可夫鏈及其轉(zhuǎn)移概率
4.3 馬爾可夫鏈的分布
4.4 遍歷性與平穩(wěn)分布
4.5 狀態(tài)的分類和周期
4.6 狀態(tài)空間的分懈
習題四
第五章 平穩(wěn)隨機過程
5.1 平穩(wěn)過程及相關(guān)函數(shù)
5.2 均方導數(shù)與均方積分
5.3 各態(tài)歷經(jīng)性
5.4 平穩(wěn)過程的譜密度
5.5 聯(lián)合平穩(wěn)過程
5.6 線性時不變系統(tǒng)
習題五
第六章 時間序列分析
6.1 平穩(wěn)時間序列分析及其應用
6.2 平穩(wěn)時間序列及其線性模型
6.3 平穩(wěn)性和可逆性
6.4 （自）相關(guān)函數(shù)與偏（自）相關(guān)函數(shù)、線性模型的性質(zhì)
6.5 非平穩(wěn)時間序列
6.6 平穩(wěn)時間序列線性模型的參數(shù)估計
6.7 ARCH模型和GARCH模型介紹
習題六
部分習題參考答案
參考文獻
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