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| 內容簡介： |
本书是为工科院校研究生及本科生学习随机过程而编写的。内容包括概率论的基本知识、随机过程的基本概念、Markov链、平稳过程和时间序列分析。本书力求贯彻选材精当而叙述详细的原则，注重说明概念的直观背景和实际意义，在基本理论和方法的阐述上力求通俗易懂、深入浅出，书中收入许多实际问题的典型例子，章末配有习题，有助于读者学习和理解全书的内容。
本书可供工科院校研究生及本科生作为教材，也可供工程技术、管理人员自学参考用。
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| 目錄：
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第1章 概率论的基本知识
1.1 概率空间
1.2 随机变量
1.3 随机变量的数字特征
1.4 条件数学期望
1.5 概率论中常用的变换
1.6 n维正态分布
第2章 随机过程的基本概念
2.1 随机过程的定义
2.2 随机过程的数字特征
2.3 几种重要的随机过程
2.4 Poisson过程
习题
第3章 Markov链
3.1 Markov链的概念
3.2 状态的分类
3.3 状态空间的分解
3.4 遍历定理与平稳分布
3.5 连续时间的Markov链
3.6 生灭过程
习题
第4章 平稳过程
4.1 随机分析
4.2 平稳过程协方差函数的谱分解
4.3 平稳过程的谱分解
4.4 线性系统中的平稳过程
4.5 平稳过程的均方遍历性与采样定理
习题
第5章 时间序列分析
5.1 ARMAp,q模型
5.2 ARMAp,q模型的等价形式
5.3 ARMA序列的相关分析
5.4 模型的初步识别
5.5 模型参数的估计
5.6 模型的定价与检验
5.7 平稳时间序列的预报
5.8 非平稳序列及其预报
习题
附录I 定理5.1.1的证明
附录II 常系数线性齐次差分方程解法
附录III 定理5.3.1的证明
附录IV 定理5.3.6的证明
附录V 数据的预处理与检验
附表1-7
参考文献
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