李裕奇、劉赪、王沁編著的這本《隨機(jī)過程(第3版)》是為高等院校非數(shù)學(xué)專業(yè)本科學(xué)生和研究生編寫的教材。讀者對象為高等院校計算機(jī)與通信、交通運(yùn)輸、工程、管理、經(jīng)濟(jì)、金融、物理與化學(xué)等專業(yè)的本科生、研究生與有關(guān)專業(yè)的實(shí)際技術(shù)人員。本書內(nèi)容主要包括隨機(jī)過程的基本概念、隨機(jī)過程的分布與數(shù)字特征、均方微積分、著名的泊松過程、平穩(wěn)過程、馬爾可夫過程等隨機(jī)過程的基本理論與簡單應(yīng)用,以及時間序列的基本概念、趨勢項(xiàng)的分離、自回歸模型、移動平均模型、自回歸與移動平均模型的參數(shù)估計,模型擬合與預(yù)測等時間序列分析內(nèi)容。
讀者只需具備概率論、微積分與線性代數(shù)知識,即可順利閱讀全書。
本書易讀易懂,操作性強(qiáng),是學(xué)習(xí)隨機(jī)過程與時間序列知識的基礎(chǔ)教材。
第1章 概率論基礎(chǔ)
1.1 隨機(jī)事件與概率
1.2 條件分布與條件數(shù)學(xué)期望
1.3 特征函數(shù)
第2章 隨機(jī)過程的基本概念
2.1 隨機(jī)過程的定義
2.2 隨機(jī)過程的分布與數(shù)字特征
2.3 隨機(jī)過程的分類
本章基本要求
綜合練習(xí)
自測題
第3章 均方微積分
3.1 隨機(jī)變量序列的均方極限
3.2 隨機(jī)過程的均方連續(xù)性
3.3 隨機(jī)過程的均方導(dǎo)數(shù) 第1章 概率論基礎(chǔ)
1.1 隨機(jī)事件與概率
1.2 條件分布與條件數(shù)學(xué)期望
1.3 特征函數(shù)
第2章 隨機(jī)過程的基本概念
2.1 隨機(jī)過程的定義
2.2 隨機(jī)過程的分布與數(shù)字特征
2.3 隨機(jī)過程的分類
本章基本要求
綜合練習(xí)
自測題
第3章 均方微積分
3.1 隨機(jī)變量序列的均方極限
3.2 隨機(jī)過程的均方連續(xù)性
3.3 隨機(jī)過程的均方導(dǎo)數(shù)
3.4 隨機(jī)過程的均方積分
3.5 正態(tài)過程的均方微積分
3.6 隨機(jī)微分方程
本章基本要求
綜合練習(xí)
自測題
第4章 泊松過程
4.1 泊松過程概念
4.2 隨機(jī)質(zhì)點(diǎn)的到達(dá)時間與時間間隔
4.3 其它計數(shù)過程
本章基本要求
綜合練習(xí)
自測題
第5章 平穩(wěn)過程
5.1 平穩(wěn)過程的基本概念
5.2 平穩(wěn)過程的遍歷性
5.3 平穩(wěn)過程的功率譜密度與譜分解
本章基本要求
綜合練習(xí)
自測題
第6章 馬爾可夫過程
6.1 馬爾可夫過程概念
6.2 馬爾可夫鏈
6.3 切普曼-柯爾莫哥洛夫方程
6.4 轉(zhuǎn)移概率pij的遍歷性與平穩(wěn)分布
本章基本要求
綜合練習(xí)
自測題
第7章 時間序列分析概念
7.1 時間序列概念
7.2 自回歸模型
7.3 滑動平均模型
7.4 自回歸滑動平均模型
第8章 平穩(wěn)時間序列的模型擬合
8.1 自回歸模型擬合
8.2 滑動平均模型擬合
8.3 自回歸滑動平均模型的擬合
8.4 自回歸與滑動平均序列的預(yù)報
習(xí)題參考答案
參考文獻(xiàn)