第五章连续时间 Markov链 5.1连续时间 Markov链 连续时间 Markov链的要旨仍然是 Markov性与上一章不同之处在于指标集 (这里表示时间)取值连续,通常为≥0}。状态仍然是离散的,最多取可数 个值,我们用整数值0,1,2…表示
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第三章鞅与停时 3.1停时(可选时) 设(Q,F,P)为基本概率空间,参数集T或为R=[0∞)或为Z+={012}, 令,t∈T为一簇上升的o-域
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第七章平稳过程 7.1定义与例子 定义7.1.1:随机过程X(t),t∈T称为严平稳过程(strictly stationary process)若对任意n及t1<2<…
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《概率论》课程教学资源(教案讲义)第四章 随机变量的数字特征 4.5 熵 第五章 母函数与特征函数及极限定理 5.1 母函数
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《概率论》课程教学资源(教案讲义)第四章 随机变量的数字特征 4.3 方差 4.4 协方差与相关系数
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《概率论》课程教学资源(教案讲义)第三章 随机向量及其概率分布 3.6 条件分布 第四章 随机变量的数字特征 4.1 随机变量的数学期望 4.2 随机变量函数的期望与期望的性质
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《概率论》课程教学资源(教案讲义)第三章 随机向量及其概率分布 3.3 独立性 3.4 随机向量函数及其分布 3.5 顺序统计量
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《概率论》课程教学资源(教案讲义)第二章 随机变量及其概率分布 2.6 关于分布函数 第三章 随机向量及其概率分布 3.1 连续型随机向量及其概率密度函数 3.2 离散型随机向量及边缘分布函数
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《概率论》课程教学资源(教案讲义)第二章 随机变量及其概率分布 2.4 分布函数 2.5 随机变量函数及概率其分布
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《概率论》课程教学资源(教案讲义)第二章 随机变量及其概率分布 2.1 随机变量 2.2 离散型随机变量 2.3 Poisson过程
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