1.1概率空间 1.2随机变量与分布函数； 1.3数字特征、矩母函数与特征函数 1.4收敛性 1.5独立性与条件期望

Brown运动 预备知识:随机变量序列的四种收敛性 回忆实数序列的收敛性定义: {an,n≥}, lim an=a n→∞ V>0,3n≥1,当k≥n时,恒有|ak-ak

离散时间的 Markov链预备知识:条件独立性定义设A.B,C为三个随机事件,称事件A关于事件B条件独立,若满足

要点: 1.在相同条件下,试验可重复进行; 2.试验的一切结果是预先可以明确的,但每次试验前无法预先断言究竟会出现哪个结 果

第一节 引 言 第二节 Ito积分的理论 第三节 Ito积分的特征 第四节 Ito定理及应用 第五节 更复杂情况下的Ito公式

信息论：是一门应用概率论、 随机过程、数理统计和近世代 数的方法，来研究广义的信息 传输、提取和处理系统中一般 规律的科学；它的主要目的是 提高信息系统的有效性和可靠 性，最优化；其主要内容（或 分支）包括：香农理论、编码 理论、维纳理论、检测和估计 理论、信号设计与估计理论、 调制理论和随机噪声理论

§11.1 计算积分的Monte Carlo方法 §11.2 Markov链Monte Carlo方法简介 §11.3 Metropolis-Hastings算法 §11.4 Gibbs抽样 §11.5 贝叶斯MCMC估计方法

1.1(3)将AUB拆成互不相交的集合的并:AUB=A(b-)=aub-A,再由 概率的可加性可得 (4)因为BCA,所以A=BUA-B,由此可得。 1.3当A∩B≠中时,(A)共有16个元素。当∩B=中时,o(A)有8个元素。不难写出

第八章 8.1证明:EX(t)=P((t)=1)-p((t)=-1=0,elx(t)2=p(x(t)=1)+p(x(t)= -1)=1<.((s),(s+t))= E((s)X(+t))-EX (s)EX(+t)= (x()x(s+t))=((x(s)=1,x(s+t)=1)+(x(s)=-1,x(s+t)=-1)) ((x(s)=1,x(s+t)=-1)+p(x()=-1,X(s+t)=1).注意到事件(x(s)= 1,X(s+t)=1)=(x(s)=1)(uk(n(s,+t)=2k).故(x(s)=1,X(s+t)= 1)=P(X(s)=1)P(△N(s,8+t)=2k)=(1/)o(ut)e-(k).同理

❖ 随机变量 ❖ 随机变量的数字特征 ❖ 参数估计 ❖ 回归分析 ❖ 随机过程 ❖ 随机过程的数字特征 ❖ 随机过程的谱密度