內容簡介

　　《統計學精品譯叢：隨機過程基礎（原書第2版）》包括離散時間Markov鏈、Poisson過程、更新過程、連續時間Markov鏈、鞅和金融數學六章內容，涵蓋瞭隨機過程的核心知識點，涉及大量較新應用。書中內容完全以應用為導嚮，不涉及高深的理論證明或數學推導，極富思想性�弊髡吡η笸ü�展示隨機過程的實際應用來讓學生學習這門學科，因此書中有大量的例子，還有200多道習題來加深讀者對內容的理解。
　　本書可作為各專業本科生或研究生的隨機過程入門教材，也可作為相關老師和實際工作者的參考書。

內頁插圖

目錄

第1章 Markov 鏈
1.1 定義和例子
1.2 多步轉移概率
1.3 狀態分類
1.4 平穩分布
1.5 極限行為
1.6 特殊例子
1.6.1 雙隨機鏈
1.6.2 細緻平衡條件
1.6.3 可逆性
1.6.4 Metropolis Hastings算法
*1.7 主要定理的證明
1.8 離齣分布
1.9 離齣時刻
*1.10 無限狀態空間
1.11 本章小結
1.12 習題

第2章 Poisson過程
2.1 指數分布
2.2 Poisson過程的定義
2.3 復閤Poisson過程
2.4 變換
2.4.1 稀釋
2.4.2 疊加
2.4.3 條件分布
2.5 本章小結
2.6 習題

第3章 更新過程
3.1 大數定律
3.2 在排隊論中的應用
3.2.1 GI/G/1排隊係統
3.2.2 成本方程
3.2.3 M/G/1排隊係統
*3.3 年齡和剩餘壽命
3.3.1 離散時間情形
3.3.2 一般情形
3.4 本章小結
3.5 習題

第4章 連續時間Markov鏈
4.1 定義和例子
4.2 轉移概率的計算
4.3 極限行為
4.4 離齣分布和首達時刻
4.5 Markov排隊係統
4.5.1 單服務綫的排隊係統
4.5.2 多服務綫的排隊係統
*4.6 排隊網絡
4.7 本章小結
4.8 習題

第5 章鞅
5.1 條件期望
5.2 例子，基本性質
5.3 賭博策略，停時
5.4 應用
5.5 收斂
5.6 習題

第6 章金融數學
6.1 兩個簡單例子
6.2 二項式模型
6.2.1 單期情形
6.2.2 N期模型
6.3 具體例子
6.4 資本資産定價模型
6.5 美式期權
6.6 Black Scholes公式
6.7 看漲和看跌期權
6.8 習題
附錄A 概率論復習
參考文獻
索引

前言/序言

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