一、随机现象 从亚里士多德时代开始哲学家们就已经认识到随机性在生活中的作用,但直到20世 纪初,人们才认识到随机现象亦可以通过数量化方法来进行研究概率论就是以数量化方法 来研究随机现象及其规律性的一门数学学科而我们学过的微积分等课程则是研究确定性

电子科技大学：《随机过程及应用 Stochastic Processes and Applications》课程教学资源（课件讲稿）第1章 预备知识 第1节 概率空间

• 第一学段 初步的数据统计活动 • 第二学段 简单数据统计过程 随机现象发生的可能性

1.1钢结构的特点和应用一—重点 1.2钢结构的建造过程和内在缺陷 1.3钢结构的组成原理 1.4钢结构的极限状态和概率极限状态一一难点

2.1 生灭过程 2.1.1 生灭过程的定义 2.1.2 生灭过程状态概率的微分差分方程 2.1.3 生灭过程的简单应用 2.2 生灭过程的一般平衡解 2.2.1 生灭过程在极限情况下的概率分布 2.2.2 生灭过程平衡状态下的方程 2.2.3 排队系统的状态转移率图 2.2.4 平衡方程的解 2.3 M / M / 1排队系统 2.4 可变到达率的 M / M / 1排队系统 2.5 应答服务系统 M / M /  2.6 具有m 个服务者的系统 M / M / m 2.7 有限存储系统 M / M / 1 / N

第一节 随机环境中的微分 第二节 两个一般模型 第三节 罕见和正常事件的描述 第四节 小概率事件的模型

一、填空题(每空2分) 1、已学过的多路复用的方法有和 2、信息出现的概率越小,则包含的信息越,某消息的概率为1/32,其信息为比特

5G标准下的蜂窝网络正在向异构化、超密集化的方向发展，传统的基于六边形网格模型的研究方法较为理想化且并不精确，越来越不适用于如今的异构网络.针对这个问题，目前常用的方法是使用基于随机几何的泊松点过程来研究异构网络的基站部署，这种方法假设基站的空域分布完全随机，因此得到了覆盖概率的理论下界.但是由于宏蜂窝边缘（盲区）以及热点地区（忙区）等特殊区域中，站点的分布可能形成簇，此时，基于泊松点过程的空域分布将不再准确.针对这个问题，本文使用泊松簇过程研究三层异构蜂窝网络的基站部署与规划.首先，提出基于泊松簇过程的基站部署系统模型，讨论了基于簇分布的基站形成过程；其次，在充分分析用户受到的聚集干扰基础上，采用基于瞬时信干噪比的小区选择机制，推导出了中断概率模型，并讨论了三种特殊条件下的中断概率；最后，通过仿真对比分析了基于泊松簇过程与泊松点过程的中断概率的差异以及信干噪比阈值变化时的中断概率的变化曲线，证明了基于簇的空域基站部署具有更低的中断概率

随机过程的分类 一、按照概率分布特性分类 二、具有特殊的概率分布 三、按照记忆特性分类 四、按照统计平稳特性分类 五、按照功率谱密度分类 六、按照遍历特性分类

在专业的统计研究文献中,我们经常会见到一个p统计值作为研究结果的一部分。在SPSS 软件中,运算结果中也经常有p统计值给出。这里的p统计值实际上是一个与统计假设检验相 联系的概率 专业的定义是:p统计值是在零假设成立的情况下,检验统计量的取值等于或超过所观察到 的值的概率,从而p统计值即为否定H0的最低显著性水平