一、惯性的起源 二、动态黑洞的热性质 三、黑洞信息疑难—信息是否应该守恒？ 四、奇点疑难—时间有没有开始与终结？ 五、时间的度量

第一节 时间序列及其平稳性 第二节 时间序列平稳性检验 第三节 时间序列的单积和协积

一 理论上的可计算与现实上的可计算 二 算法时间复杂度分析 2.1概念、数学表示 2.2时间复杂度分析 2.2.1循环 2.2.2递归

• 第一节 时间序列的对比分析 • 第二节 时间序列的趋势分析 • 第三节 季节变动分析 • 第四节 循环波动分析

1 概率论基础 1.1 为什么需要概率空间 1.1.1 理发师悖论 (Barber paradox) 1.1.2 贝特朗悖论 (Bertrand’s Paradox) 1.1.3 非悖论, 生日问题 1.2 概率空间 1.2.1 可测空间 1.2.2 概率空间 1.2.3 条件概率 1.2.4 全概率公式和 Bayes 公式 1.3 随机变量和分布函数 1.3.1 数字特征 1.3.2 矩函数 (Moment Generating Function) 1.3.3 特征函数 (Characteristic function) 1.3.4 反演公式及唯一性定理 1.3.5 多维随机变量的特征函数 1.4 独立性与条件期望 1.4.1 独立性 1.4.2 条件期望 1.4.3 条件分布 1.4.4 一般条件期望 ⋆ 2 随机过程的基本概念与类型 2.1 随机过程的背景 2.2 基本概念 2.3 有限维分布与 Kolmogorov 定理 2.3.1 随机过程的数字特征 2.4 随机过程的基本类型 2.4.1 平稳过程 2.4.2 独立增量过程 3 Brown 运动（维纳过程） 3.1 基本概念与性质 3.2 维纳过程的分布 3.3 维纳过程的数字特征 3.3.1 二次变差 3.4 Brown 运动的鞅性质 3.5 Brown 运动的最大值变量及反正弦律 3.6 Brown 运动的几种变化 3.6.1 Brown 桥 3.6.2 几何 Brown 运动 4 Poisson 过程 4.1 齐次泊松过程 4.1.1 Poisson 过程数学模型 4.1.2 齐次泊松过程的数字特征 4.1.3 时间间隔与等待时间的分布 4.1.4 到达时间的条件分布 4.1.5 更新计数过程 4.2 复合泊松过程 4.2.1 复合 Poisson 过程 4.3 非齐次泊松过程 (了解内容，不考察) 5 鞅 (Martingale) 过程 5.1 基本概念 5.2 鞅的停时定理及其应用 5.2.1 鞅的停时定理 5.3 连续鞅

教学目标： • 1、知道人的视觉和听觉特征，掌握感觉阀、人的反应时间、视角、视距、视野、错觉、适应、听阀、掩蔽效应等概念； • 2、了解人的反应时间的特点，知道如何缩短人的反应时间； 教学内容： 第一节 感觉与知觉 第二节 视觉特征 第三节 听觉特征 第四节 其它感觉机能及其特征 第五节 人的反应

• 时间序列的平稳性及其检验 • 随机时间序列分析模型 • 协整分析与误差修正模型

一、离散时间信号——序列 二、线性移不变系统 三、常系数线性差分方程 四、连续时间信号的抽样

年金 (annuity) 指以相等的时间间隔进行 的一系列收付款行为 也指以固定的时间周期以相 对固定的方式发生的现金流 例如投保 领保 房 贷等 注C 默认为确定年金(annuity-certain) 即无条件 确定发生的年金 注C 默认考虑的现金流的金额与利率无关 但现 金流在不同时刻的时间价值与利率水平有关

上面给大家介绍的是两种生存分析方法，但它们只能研究一至两个因素对生 存时间的影响，当对生存时间的影响因素有多个时，它们就无能为力了，下面我 给大家介绍 Cox Regression 过程，这是一种专门用于生存时间的多变量分析的 统计方法