应用统计学系列教材应用随机过程(第2版)/张波等_PDF下载[69MB-百度云]张波、张景肖、肖宇谷

本书特色

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本教材的主要特色在于：主要针对统计学学科的特点，选取了Poison过程，更新过程，Markov链，鞅，布朗运动，随机积分，Levy过程等内容，为统计学各学科的学习打下坚实的理论基础。在教材的结构上，注重这些内容的内在联系，同时注意这些内容和统计学其他学科的联系，将比较抽象的理论知识和具体应用相结合，可以培养学生的学习兴趣，打消学生对抽象理论学习的畏惧心理。

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内容简介

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作者简介

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张波：理学博士，中国人民大学统计学院教授，博士生导师。在国内外权威期刊发表论文80余篇，多次主持国家自科基金和社科基金项目。张景肖：理学博士，中国人民大学统计学院教授，博士生导师。在国内外权威期刊发表论文30余篇，入选教育部新世纪优秀人才支持计划。肖宇谷：理学博士，中国人民大学统计学院副教授，硕士生导师。在国内外权威期刊发表论文20余篇，已出版著作5本。

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目录
第1章随机过程的基本概念和基本类型
1.1基本概念
1.2有限维分布与Kolmogorov定理
1.3随机过程的基本类型
习题1
第2章Poisson过程
2.1Poisson过程的定义和性质
2.2与Poisson过程相联系的若干分布
2.2.1Xn和Tn的分布
2.2.2事件发生时刻的条件分布
2.3Poisson过程的推广
2.3.1非齐次Poisson过程
2.3.2复合Poisson过程
2.3.3条件Poisson过程
习题2
第3章更新过程
3.1更新过程的定义和性质
3.2更新推理、更新方程和关键更新定理
3.2.1更新推理和更新方程
3.2.2关键更新定理及其应用
3.3更新回报定理
习题3
第4章Markov链
4.1基本概念
4.1.1Markov链的定义
4.1.2转移概率
4.1.3一些例子
4.1.4n步转移概率C�睰方程
4.2状态的分类及性质
4.3极限定理及不变分布
4.3.1极限定理
4.3.2不变分布与极限分布
4.4群体消失模型与人口模型

4.4.1群体消失模型（分支过程）
4.4.2人口结构变化的Markov链模型
4.5连续时间Markov链
4.5.1连续时间Markov链
4.5.2转移概率pij(t)和Kolmogorov微分方程
4.6Markov链Monte Carlo方法
4.7隐Markov链模型
习题4
第5章鞅
5.1离散时间鞅的概念和性质
5.2分解定理
5.3鞅的停时定理
5.4鞅的收敛定理
*5.5连续时间鞅
习题5
第6章Brown运动
6.1基本概念与性质
6.2Gauss过程
6.3Brown运动的鞅性质
6.4Brown运动的*大值变量及反正弦律
6.5Brown运动的几种变化
6.5.1Brown桥
6.5.2有吸收值的Brown运动
6.5.3在原点反射的Brown运动
6.5.4几何Brown运动
6.5.5有漂移的Brown运动
习题6
第7章随机积分与随机微分方程
7.1关于随机游动的积分
7.2关于Brown运动的积分
7.3It�埢�分过程
7.4It�埞�式
7.5随机微分方程
7.5.1解的存在唯一性定理
7.5.2扩散过程
7.5.3简单例子
7.6应用——金融衍生产品定价
7.6.1Black�睸choles模型
7.6.2等价鞅测度
习题7
第8章Levy过程与关于点过程的随机积分简介
8.1Levy过程
8.2关于Poisson点过程的随机积分
文献评注
参考文献
附录概率论基本知识
习题参考答案