1.随机数发生器 2.产生随机变量的方法 3.GPSS语言的随机变量

随机变量及其分布 常用的离散型随机变量 常用的连续型随机变量 随机变量函数的分布

7.3随机变量及分布 7.3.1随机变量 7.3.2离散型随机变量及其分布 7.3.3连续型随机变量及其分布

Chapter 1 预备知识 Chapter 2 随机过程的基本概念和基本类型 Chapter 3 泊松过程 Chapter 4 更新过程 Chapter 5 马氏链 Chapter 6 鞅 Chapter 7 布朗运动 Chapter 8 随机积分 Chapter 9 随机过程在金融中的应用 Chapter 10 随机过程在保险中的应用 10.1 基本概念 10.2 经典破产理论介绍 Chapter 11 MCMC 方法 11.1 计算积分的蒙特卡洛方法 11.2 MCMC 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 二维离散型随机变量 §2 二维连续性随机变量 §3 边缘分布 §4 条件分布 §5 随机变量的独立性 §6 两个随机变量函数的分布

• 一、时间序列模型的基本概念及其适用性 • 二、随机时间序列模型的平稳性条件 • 三、随机时间序列模型的识别 • 四、随机时间序列模型的估计 • 五、随机时间序列模型的检验

• 一、时间序列模型的基本概念及其适用性 • 二、随机时间序列模型的平稳性条件 • 三、随机时间序列模型的识别 • 四、随机时间序列模型的估计 • 五、随机时间序列模型的检验

一、时间序列模型概述 二、随机时间序列模型的平稳性条件 三、随机时间序列模型的识别 四、随机时间序列模型的估计 五、随机时间序列模型的检验

3.1 随机过程的基本概念 3.2 平稳随机过程 3.3 高斯过程 3.4 平稳随机过程通过线性系统 3.5 窄带随机过程

分布函数的定义及其性质 连续型随机变量的定义及其概率密度的性质 几种重要的连续型随机变量