章节目录
译者序 前言 第1章Markov 链 1.1定义和例子 1.2多步转移概率 1.3状态分类 1.4平稳分布 1.5极限行为 1.6特殊例子 1.6.1双随机链 1.6.2细致平衡条件 1.6.3可逆性 1.6.4Metropolis Hastings算法 *1.7主要定理的证明 1.8离出分布 1.9离出时刻 *1.10无限状态空间 1.11本章小结 1.12习题 第2章Poisson过程 2.1指数分布 2.2Poisson过程的定义 2.3复合Poisson过程 2.4变换 2.4.1稀释 2.4.2叠加 2.4.3条件分布 2.5本章小结 2.6习题 第3章更新过程 3.1大数定律 3.2在排队论中的应用 3.2.1GI/G/1排队系统 3.2.2成本方程 3.2.3M/G/1排队系统 *3.3年龄和剩余寿命 3.3.1离散时间情形 3.3.2一般情形 3.4本章小结 3.5习题 第4章连续时间Markov链 4.1定义和例子 4.2转移概率的计算 4.3极限行为 4.4离出分布和首达时刻 4.5Markov排队系统 4.5.1单服务线的排队系统 4.5.2多服务线的排队系统 *4.6排队网络 4.7本章小结 4.8习题 第5章鞅 5.1条件期望 5.2例子，基本性质 5.3赌博策略，停时 5.4应用 5.5收敛 5.6习题 第6章金融数学 6.1两个简单例子 6.2二项式模型 6.2.1单期情形 6.2.2N期模型 6.3具体例子 6.4资本资产定价模型 6.5美式期权 6.6Black Scholes公式 6.7看涨和看跌期权 6.8习题 附录A概率论复习 参考文献 索引
内容简介
这本优秀的入门教材是Springer统计学教材系列中的一本，在国外高校中被广泛采用，如密歇根大学、科罗拉多大学、威斯康星大学、犹他大学、普度大学、北卡罗来纳大学、明尼苏达大学、杜克大学等。 本书篇幅不大，叙述简洁，涵盖了随机过程的核心内容，涉及大量较新应用，非常现代；不涉及高深的数学推导或理论证明，完全以应用为导向，极富思想性，很适合非纯数学方向的学生学习；有大量的例子和习题，易教易学。对于只掌握初等概率论以及工科高等数学的读者来说，本书是学习应用随机过程的优秀入门书，读者既能了解基本内容，又能学到解决问题的方法、思路与技巧。
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1、随机过程基础（原书第2版）是作者（美）Richard Durrett创作的原创作品，下载链接均为网友上传的网盘链接！
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