随机过程读书笔记之主要方面由刀豆文库小编整理，希望给你工作、学习、生活带来方便，猜你可能喜欢“随机过程读书笔记”。
随机过程读书笔记之主要方面
(一)整理概率论的基本内容：包括样本空间，事件，概率，条件概率，独立事件，贝叶斯公
式，全概率公式；并给出相应概念的若干应用例子。整理概率的基本性质，包括概率的有限可加性，单调性，连续性等。
(二)给出随机变量的定义，对引入随机变量的必要性（或为什么引入随机变量）给出你的理
解；给出随机变量的累计概率分布函数，离散型随机变量的概率质量函数和连续性随机变量的概率密度函数的定义；并总结几类重要的离散型和连续型随机变量。
(三)介绍Riemann-Stieltjes的积分定义是怎么回事，给出随机变量的期望的Riemann-Stieltjes
定义，并在此基础上给出离散型和连续性随机变量的期望的具体计算公式；总结期望的性质。
(四)给出随机变量的联合分布函数的定义，并引入两个随机变量的独立性的定义；利用联合分布函数，联合概率质量函数，联合概率密度函数，期望，方差，母函数等概念描述两个随机变量是独立的条件。
(五)给出条件期望的引入过程，条件期望的定义和若干重要性质，包括全期望公式，举例说
明全期望公式的重要性。
(六)给出利用逆变换方法模拟分布函数为F(x)的随机变量的理论基础，并给出模拟指数随机
变量和二项随机变量的具体过程。
(七)给出随机过程的定义和相关理解（包括随机过程与随机变量的区别和联系），给出随机
过程的有限维分布函数族的定义，并举例如何求解随机过程的一维和二维分布函数。
(八)总结随机过程的若干数字特征的定义和理解，包括均值函数，方差函数，协方差函数，相关函数，互相关函数，互协方差函数。
(九)总结几种重要的随机过程的定义和相关理解，包括正交增量过程，独立增量过程，马尔
科夫过程，正态过程和维纳过程等。
