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,即对一切s,t∈T,s<,7ccF 定义3.1.1:取值于R=RU{+∞}或Z=Z+∞}上的随机变量称为(相对 于-域F)停时(可选时)(stopping time or optional time),如果对每个 t∈R,{w:t(w)≤t}={st}e,(或者对每个n∈,≤n}n) 对于离散时间的停时有另外一个刻划:为停时若对每个
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第八章 Gauss过程与 Brown运动 8.1多维正态分布 设X是n维随机变量,称X服从n维正态分布,如果它的特征函数为 (t)=exp{jtu-t},并记为~N(u,2)
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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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6.1二阶矩过程 定义 6.1.1:若随机过程X(t),t∈T有EX()2<∞,则称X()为二阶矩过程。 以L2记所有二阶绝对矩有限的随机变量全体。由 Schwarz不等式:x,yl2, ExyExy2,对于二阶矩过程其均值函数(t)=EX(1),协方差函数
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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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第四章离散时间 Markov链 4.1定义和一些例子 在一些物理学、生物学、经济学等许多学科中都有如下行为的系统:该系统 是与时间有关的一个系统,如果已知系统在现在的状态,则此系统的过去所处的 状态与将来所处状态是(条件)独立的,这个特性称为 Markov性
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2.1随机过程的基本概念和例子 定义2.1.1:设(,F,P)为概率空间,T是某参数集,若对每一个t∈T,(tw 是该概率空间上的随机变量,则称X(t,w)为随机过程(Stochastic Process 随机过程就是定义在同一概率空间上的一族随机变量。随机过程X(tw)可 以看成定义在TxQ上的二元函数,固定wo∈Ω,即对于一个特定的随机试验, 称X(t,wo)为样本路径(Sample Path),或实现(realization),这是通常所观测到的 过程;另一方面,固定t∈T,X(to,w)是一个随机变量,按某个概率分布随机 取值
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第一章概率论基础知识 1.事件、概率和概率空间 1.1随机事件的运算和概率 1.2代数(城)和Bore集
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1.(98-1-03)设A为n阶矩阵,|A≠0,A为A的伴随矩阵,E为n阶单位矩阵.若 A有特征值,则(A)2+E必有特征值
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《高等数学》课程教学资源（课件讲稿）第八章_8-4空间直线《概率论与数理统计》课程教学课件（PPT讲稿）第七章 参数估计 7.3 估计量的评选标准华中科技大学：《概率论与数理统计》课程电子教案（讲义）第一章 随机事件与概率 §1.4 概率的公理化定义（2/2）北方工业大学：《线性代数》课程教学资源（PPT课件）方阵的特征值与特征向清华大学：《组合数学》课程教学资源（PPT课件讲稿）第二章 母函数与递推关系数学：《群论》第四章 转动群（左维）铜陵学院数学与计算机学院：《数据库原理及应用》课程教学资源（试卷习题）2010年3月全国计算机等级考试二级真题-VFP广西大学：《概率论与数理统计》课程电子教案（PPT课件）第二章 随机变量及其分布 2.5 随机变量的函数的分布海南大学：《线性代数》课程教学资源（PPT课件）第一章 行列式中南大学：《应用统计》PPT电子教案_参数的区间估计《数理逻辑》课程教学资源（PPT课件讲稿）第10章 关系