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应用随机过程
课程类型：
选修课
主讲教师：
刘玉婷
课程来源：
北京交通大学
建议学分：
3.00分
课程编码：
xtzx1369
课程介绍
课程目录
教师团队
第一章 概率论基础
s
1.1 条件期望的定义
（11分钟）
s
1.2 条件期望的属性
（13分钟）
s
1.3 条件期望的推广
（7分钟）
s
1.4 特征函数的定义
（14分钟）
s
1.5 常用分布的特征函数
（12分钟）
第二章 随机过程基本概念
s
2.1 随机过程的定义
（14分钟）
s
2.2 随机过程的数字特征
（18分钟）
s
2.3 平稳随机过程
（13分钟）
s
2.4 宽平稳过程的性质
（14分钟）
s
2.5 几个特殊的随机过程
（10分钟）
第三章 Poisson过程
s
3.1 Poisson过程的定义I
（14分钟）
s
3.2 Poisson过程的定义II
（5分钟）
s
3.3 两个定义的等价性
（19分钟）
s
3.4 到达间隔与等待时间的定义及分布
（20分钟）
s
3.5 齐次Poisson过程的判定
（19分钟）
s
3.6 到达时间序列的条件分布
（13分钟）
s
3.7 到达时间序列的联合条件分布
（20分钟）
s
3.8 齐次Poisson过程的判定2
（14分钟）
s
3.9 齐次Poisson过程的特有属性
（13分钟）
s
3.10 Poisson过程的分解
（14分钟）
s
3.11 非时齐Poisson过程
（19分钟）
s
3.12 复合Poisson过程
（15分钟）
s
3.13 年龄与剩余寿命
（12分钟）
第四章 更新过程
s
4.1 更新过程的定义
（15分钟）
s
4.2 更新过程的极限定理
（28分钟）
s
4.3 关键更新定理
（16分钟）
s
4.4 交替更新过程
（19分钟）
第五章 离散时间Markov链
s
5.1 Markov链的基本概念
（28分钟）
s
5.2 Chapman-Kolomogorov方程
（11分钟）
s
5.3 马氏链的判定
（21分钟）
s
5.4 状态分类——准备知识
（21分钟）
s
5.5 状态分类——状态的类别
（24分钟）
s
5.6 常返性判定
（21分钟）
s
5.7 常返性再访
（21分钟）
s
5.8 常返性例子——醉汉回家问题
（12分钟）
s
5.9 状态空间的分解
（20分钟）
s
5.10 状态空间的分解
（19分钟）
s
5.11 马氏链的平稳分布
（25分钟）
s
5.12 分支过程
（22分钟）
第六章 连续时间Markov链
s
6.1 连续时间Markov链基本概念
（24分钟）
s
6.2 转移概率矩阵
（10分钟）
s
6.3 转移速率矩阵
（16分钟）
s
6.4 连续时间Markov链的状态分类
（9分钟）
s
6.5 Kolmogorov微分方程
（13分钟）
s
6.6 极限定理
（23分钟）
s
6.7 生灭过程
（18分钟）
京公网安备 11011502004263