随机过程概论(经典)

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第一章 随机过程

第一章 随机过程

第一章随机过程本章主要内容:随机过程的基本概念●随机过程的数字特征●随机过程的微分和积分计算●随机过程的平稳性和遍历性●随机过程的相关函数及其性质●复随机过程●正态分布的随机过程第一章我们介绍了随机变量,随机变量是一个与时间无关的量,随机变量的某个结果,是一个确定的数值。

例如,骰子的6面,点数总是1~6,假设A面点数为1,那么无论你何时投掷成A面,它的点数都是1,不会出现其它的结果,即结果具有同一性。

但生活中,许多参量是随时间变化的,如测量接收机的电压,它是一个随时间变化的曲线;又如频率源的输出频率,它随温度变化,所以有个频率稳定度的范围的概念(即偏离标称频率的最大范围)。

这些随时间变化的随机变量就称为随机过程。

显然,随机过程是由随机变量构成,又与时间相关。

1.1 随机过程的基本概念及统计特性1.1.1 随机过程的定义现在我们进一步论述随机过程的概念。

当对接收机的噪声电压作“单次”观察时,可以得到波形)(1t x ,也可能得到波形)(2t x ,)(3t x 等等,每次观测的波形的具体形状,虽然事先不知道,但肯定为所有可能的波形中的一个。

而这些所有可能的波形集合)(1t x ,)(2t x ,)(3t x ,…,)(t x n ,…..,就构成了随机过程)(t X 。

图1.1 噪声电压的起伏波形1. 样本函数:)(1t x ,)(2t x ,)(3t x ,…,)(t x n ,都是时间的函数,称为样本函数。

2. 随机性:一次试验,随机过程必取一个样本函数,但所取的样本函数带有随机性。

因此,随机过程不仅是时间t 的函数,还是可能结果ζ的函数,记为),(ζt X ,简写成)(t X 。

3.随机过程的定义:定义1把随机过程看成一族样本函数。

4.定义的理解上面两种随机过程的定义,从两个角度描述了随机过程。

具体的说,作观测时,常用定义1,这样通过观测的试验样本来得到随机过程的统计特性;对随机过程作理论分析时,常用定义2,这样可以把随机过程看成为n 维随机变量,n越大,采样时间越小,所得到的统计特性越准确。

随机过程知识点总结

随机过程知识点总结

知识点总结第1章 概率论基础1.1概论空间随机试验,它是指其结果不能事先确定且在相同条件下可以重复进行的试验。

其中,一个试验所有可能出现的结果的全体称为随机试验的样本空间,记为Ω,试验的一个结果称为样本点,记为ω,即}{ω=Ω. 样本空间的某个子集称为随机事件,简称事件.定义1.1.1 设Ω样本空间,是Ω的某些子集构成的集合,如果:(1)∈Ω (2)若∈A ,则∈A(3)若∈n A ,,, ,21n =则∈∞= 1n nA那么称为一事件域,也称为σ域.显然,如果是一事件域,那么(1)∈φ(2)若∈B A ,,则∈-B A(3)若∈n A , ∞==1n n 2,1n A ,则,,定义 1.1.2 设Ω是样本空间,是一事件域,定义在上的实值函数)(⋅P 如果满足:(1)∈∀A 0)(,≥A P ,(2)1)(=ΩP , (3)若∈n A ,,2,1, =n 且,,2,1,,, =≠=j i j i A A j i φ则∞=∞=∑=11)()(n n n n A P A P那么称P 是二元组(,Ω)上的概率,称P (A )为事件A 的概率,称三元组,(Ω),P 为概率空间。

关于事件的概率具有如下性质:(1);0)(=φP(2)若∈nA ,,,2,1,,,,,,2,1,n j i j i A A n i j i =≠==φ 则ni ni i i A P A P 11)()(==∑=(3)若∈B A ,,,B A ⊂则)A P B P A B P ()()(-=-(4)若∈B A ,)()(,,B P A P B A ≤⊂则; (5)若∈A ;1)(,≤A P 则(6)若∈A );(1)(,A P A P -=则(7)若∈n A ,,2,1, =n 则∞=∞=∑≤11)()(n n n i A P A P(8)若∈i A ,,,2,1,n i =则-===∑ ni ni i i A P A P 11)()(∑∑≤<≤≤<<≤--+-+nj i nk j i n n kj ij i A A A P A A A P A A P 11211)()1()()(一列事件∈n A ,2,1,=n 称为单调递增的事件列,如果;,2,1,1 =⊂+n A A n n 一列事件∈n A ,2,1,=n 称为单调递减的事件列,如果,2,1,1=⊃+n A A n n .定理1.1.1 设 ∈n A ,2,1,=n(1)若 ,2,1,=n A n 是单调递增的事件列,则⎪⎪⎭⎫⎝⎛=∞=∞→ 1)(lim n n n n A P A P (2)若 ,2,1,=n A n 是单调递减的事件列,则⎪⎪⎭⎫⎝⎛=∞=∞→ 1)(lim n n n n A P A P 定义1.1.3.设,(Ω),P 为一概率空间,∈B A ,.且,0)(>A P 则称)()()(A P AB P A B P =为在事件A 发生的条件下事件B 发生的条件概率.不难验证,条件概率)|(A P ⋅符合定义1.1.2中的三个条件,即 (1)∈∀B , 0)|(≥A B P ;(2);1)|(=ΩA P (3)设∈n B ,,2,1,,,,2,1, =≠==j j i B B n j i φ则∞=∞=∑=11)|()|(n n n n A B P A B P定理 1.1.2. 设,Ω( ),P 是一概率空间,有: (1)(乘法公式)若∈i A ,,,,2,1n i =且0)(121>-n A A A P ,则)|()()(12121A A P A P A A A P n =(2)(全概率公式)设∈A ,∈iB ,,2,1,0)(, =>i B P i 且∞=⊃=≠=1,,,2,1,,,,i i j i A B j i j i B B φ则∑∞==1)|()()(i i i B A P B P A P(3)(贝叶斯(Bayes)公式)且∈A ∈>i B A P ,0)(,,,,2,1,0)( =>i B P i且 ∞=⊃==1,,,2,1,,i i j i A B j i B B φ则,2,1,)|()()|()()|(1==∑∞=i B A P B P B A P B P A B P j jji i i定义 1.1.4设,(Ω ),P 为一概率空间,,,,2,1,n i F A i =∈如果对于任意的)1(n k k ≤<及任意的,12n i i i k i ≤<<<≤ 有)()()()(2121k k i i i i i i A P A P A P A A A P =则称n 21,,,A A A 相互独立。

随机过程及其统计描述ppt课件.ppt

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任意时刻下,观测目的是X取什么值;全程的情况下, 观测目的是X(t)的函数形式.
7
12.1 随机过程的概念
随机相位正弦波
随机过程举例
考虑: X (t) a cos(t ), t (,)
式中 a,是正常数,是 (0, 2 ) 上服从均匀分布的随机变量。
当 在(0, 2 ) 内随机的取一个值 i ,可得样本函数:
2
0 cos(t1 ) cos(t2 ) f ( )d
a2
2
2
0 cos(t1 ) cos(t2 )d
a2
4
2
0 {cos[(t1 t2 ) 2 ] cos(t1 t2 )}d
a2 2
cos (t1
t2 )
方差函数
2 X
(t)
RX
(t , t )
2 X
(t)
a2 2
18
12.2 随机过程的统计描述
随机过程举例
抛掷一枚硬币的试验,样本空间是S={H,T}, 现借此定义随机过程:
cos t,
X (t) t,
当出现H, 当出现T,
t (, )
可将此随机过程改写为
X (t) Y cost (1Y )t ,
其中
Y
1, 0,
出现H 出现T
,
t (, )
X对Y和t的依赖,决定了X是一个随机过程. 确定了 Y之后,即可确定任意时刻和全程的观测结果.
集平均(统计平均)
X (t)是随机过程的所有样本函数在时刻 t 的函数值的平均值,通常称
这种平均为集平均或统计平均。
12
12.2 随机过程的统计描述
(二) 随机过程的数字特征
均方值函数
Ψ

第一章 随机过程 第二节 随机过程的基本概念

第一章 随机过程 第二节  随机过程的基本概念
若 FX ( x, t ) 的偏导数存在,则有随机 过程 X(t)一维概率密度函数
FX ( x1 , t1 ) f X ( x1 , t1 ) x1
2 、二维概率分布 为了描述S.P在任意两个时刻t1和t2的状态间的 内在联系,可以引入二维随机变量[X(t1),X(t2)]的分 布函数FX(x1,x2;t1,t2),它是二随机事件{X(t1)≤x1} 和{X(t2)≤x2}同时出现的概率,即
FX(x1,x2;t1,t2)=P{ X(t1)≤x1,X(t2)≤x2}
称为随机过程X(t)的二维分布函数。 若FX(x1,x2;t1,t2)对x1,x2的二阶混合偏导存在, 则 2 F ( x , x ;t ,t )
f X ( x1 , x2 ; t1 , t 2 )
X 1 2 1 2
x1x2
E[cos ] cos f ( )d cos
0 0
2
2
同理
1 d 0 2
E[sin ] 0
mx (t ) 0
2 2 x (t ) 2 (t ) mx (t ) 2 (t ) E[ x2 (t )] x x (2)
2 = E[sin (0t )] E [1 cos(20t 2 )]
t 离散型随机过程:对随机过程任一时刻1 的取值X (t1 ) 都是离散型随机变量。
连续随机序列:随机过程的时间t只能取 t 某些时刻,如 t , 2 ,…..,n t,且这 时得到的随机变量 X ( nt ) 是连续型随机变 量,即时间是离散的。相当于对连续型随 机过程的采样。 离散随机序列:随机过程的时间t只能取 t 某些时刻,如 t , 2 ,…..,n t,且这 时得到的随机变量 X ( nt ) 是离散型随机变 量,即时间和状态是离散的。相当于采样 后再量化 。

随机过程-1随机过程基本概念

随机过程-1随机过程基本概念

均方值 Ψ X (t) EX 2 (t) DX (t) EX 2 (t) [EX (t)]2 Ψ X (t) mx2 (t)
二、随机过程的协方差函数和相关函数 对于任意固定的 t1,t2 T , X1(t), X 2 (t) 为随机变量。 相关系数:
(t1, t2 )
cov[X (t1), X (t2 )] , DX (t1) DX (t2 )
2a / 2
§2 随机过程数字特征
一、随机过程的数学期望和方差
{X (t),t T} 在任意固定时刻均是一个随机变量,因此 随机过程的期望和方差是t的函数。
数学期望(函数)

mX (t) EX (t)
xdF(x,t), t T

方差(函数)
DX (t) DX (t) E[ X (t) mX (t)]2 , t T
X(t)的(自)相关函数
RX (t1, t2 ) EX (t1) X (t2 ), t1, t2 T
二者之间的关系 CX (t1, t2 ) RX (t1, t2 ) mX (t1)mX (t2 ), t1, t2 T
若 t1 t2 t CX (t,t) E[ X (t) mX (t)]2 DX (t) DX (t)
X (t,0 ) —— 随机过程的样本函数或样本曲线,也称为现
实曲线。
样本空间——样本函数的全体。
例5中,若 P{Φ 0} P{Φ }
条曲线构成。
1 ,则 2
Ω

x1(t), x2 (t)

X (t0 ,0 ) —— 样本函数在t0处的数值。
随机过程可简记为:
{X (t),t T}

随机过程第三章

随机过程第三章

随机过程的概率密度函数
概率密度函数
对于连续随机过程,其概率密度函数描述了随机过程在各个时间点或位置上的取值的可能性密度。
联合概率密度函数
对于多个连续随机过程的组合,其联合概率密度函数描述了这些随机过程在各个时间点或位置上的取 值的联合可能性密度。
03
随机过程的数字特征
均值函数
总结词
描述随机过程中心趋势的数字特征
泊松过程
定义
泊松过程是一种随机过程,其中事件的 发生是相互独立的,且以恒定的平均速
率在时间上均匀地发生。
应用
在物理学、工程学、生物学等领域都 有应用,如放射性衰变、电话呼叫等。
性质
泊松过程具有无记忆性,即两次事件 发生的时间间隔与它们是否同时发生 无关。
扩展
泊松过程可以推广为更复杂的过程, 如非齐次泊松过程和条件泊松过程。
随机过程第三章
目录
• 随机过程的基本概念 • 随机过程的概率分布 • 随机过程的数字特征 • 随机过程的平稳性和遍历性 • 马尔科夫链和泊松过程 • 随机过程的应用
01
随机过程的基本概念
随机过程的定义
01
随机过程:一个随机过程是一个定义在概率空间上的
参数集的集合,这个集合的元素是随机变量。
02
马尔科夫链和泊松过程的比较
关联性
马尔科夫链和泊松过程都是随机过程,但它们的 性质和应用场景有所不同。
时间连续性
马尔科夫链可以适用于连续时间,而泊松过程通 常适用于离散时间。
ABCD
状态转移
马尔科夫链关注的是状态之间的转移,而泊松过 程关注的是事件的发生。
应用领域
马尔科夫链在社会科学和生物科学中应用广泛, 而泊松过程在物理学和工程学中更为常见。

《随机过程概论》第2章 随机信号的基本概念 作业

《随机过程概论》第2章 随机信号的基本概念 作业

第2章 随机信号的基本概念 作业
2-1、已知随机信号()0cos X t A t ω=,其中0ω 为常数,随机变量A 服从标准高斯分布。

求00
0,,32t ππωω=三个时刻()X t 的一维概率密度。

2-2、已知随机信号()X
t A Bt =+,其中,A B 皆为已知的随机变量。

①求随机信号()X t 的期望()E X t ⎡⎤⎣⎦和自相关函数()12,X R t t ;②若已知随机变量,A B 相互独立,试用,A B 的概率密度()A f a 和()B f b 来表示()X t 的一维概率密度();X f x t 。

2-3、两个随机信号()()0sin X
t t ω=+Φ与()()0cos Y t t ω=+Φ,其中0ω为常数,随机变量Φ服从[]0,2π的均匀分布;试求:
①两个随机信号的互相关函数()12,XY
R t t ; ②讨论两个随机信号的正交的条件,并且判定正交条件下它们的互不相关性与统计独立性。

2-4、设随机信号()00cos sin X t A t B t ωω=+,其中0ω为常数,,A B 是两个
线性无关的高斯随机变量,且期望都为0,方差为2σ,求()X
t 的一维概率密度函数。

随机过程讲义 第一章

随机过程讲义 第一章

第一章 随机过程及其分类在概率论中,我们研究了随机变量,n 维随机向量。

在极限定理中我们研究了无穷多个随机变量,但只局限在它们之间相互独立的情形。

将上述情形加以推广,即研究一族无穷多个、相互有关的随机变量,这就是随机过程。

1. 随机过程的概念定义:设),,(P ∑Ω是一概率空间,对每一个参数T t ∈,),(ωt X 是一定义在概率空间),,(P ∑Ω上的随机变量,则称随机变量族});,({T t t X X T ∈=ω为该概率空间上的一随机过程。

其中R T ⊂是一实数集,称为指标集或参数集。

随机过程的两种描述方法: 用映射表示T X ,R T t X →Ω⨯:),(ω即),(⋅⋅X 是一定义在Ω⨯T 上的二元单值函数,固定T t ∈,),(⋅t X 是一定义在样本空间Ω上的函数,即为一随机变量;对于固定的Ω∈ω,),(ω⋅X 是一个关于参数T t ∈的函数,通常称为样本函数,或称随机过程的一次实现,所有样本函数的集合确定一随机过程。

记号),(ωt X 有时记为)(ωt X 或简记为)(t X 。

参数T 一般表示时间或空间。

常用的参数一般有:(1)},2,1,0{0 ==N T ;(2)},2,1,0{ ±±=T ;(3)],[b a T =,其中a 可以取0或∞-,b 可以取∞+。

当参数取可列集时,一般称随机过程为随机序列。

随机过程});({T t t X ∈可能取值的全体所构成的集合称为此随机过程的状态空间,记作S 。

S 中的元素称为状态。

状态空间可以由复数、实数或更一般的抽象空间构成。

实际应用中,随机过程的状态一般都具有特定的物理意义。

例1:抛掷一枚硬币,样本空间为},{T H =Ω,借此定义:⎩⎨⎧=时当出现,时当出现T 2H ,cos )(t t t X π ),(∞+-∞∈t 其中2/1}{}{==T P H P ,则)},(,)({∞+-∞∈t t X 是一随机过程。

随机过程课件

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1
m X (t1 )][ x2 m X (t 2 )] f ( x1 x2 ; t1 , t 2 )dx1dx 2 f ( x1, x2 ; t1 , t 2 )dx1dx 2
x x


1 2
X(t) 协方差与相关函数的关系为 当 mx (t ) 0 时 C X (t 1 , t 2 ) R X (t 1 , t 2 ) 在协方差定义中取t1=t2=t,就有
为XT 的均值函数或数学期望。其中F(x,t)是过程 的一维分布函数。 若是连续型随机变量,有 mX (t) xf(x,t)dx 其中f(x,t)是一维分布密度。 12

2.随机过程的方差 若 DX (t) 2 (t) E[X(t) mX (t)]2 存在,t∈T, X 称为X(t)的方差。 x (t) Dx (t) 称为X(t)的标准差。 它们描绘过程的样本曲线在各个t时刻对均 值 m X ( t ) 的离散程度, 对每个t1∈T, EX (t1 ) 反映t1状态取值的概率平均。 DX (t1 ) 反映t1状态取值与 EX (t1 ) 离散程度。 在工程中随机过程的均方值具有物理意义,比 较有用。均方值定义为: E[ X 2 (t )] X (t ) DX (t ) E( X 2 (t )) E 2 ( X (t )) 有关系式: 13 Dx (t ) x (t ) [mx (t )]2 即
第一章. 随机过程的基本概念
§1.1 随机过程及其概率分布
在实际问题中,有时需要对随机现象的变化进 行研究,这时就必须考虑无穷个随机变量或一族 随机变量, 我们就称这种随机变量族为随机过程。 例1: 生物群体的增长问题。在描述群体的发展 或演变过程中, 以 Xt 表示在时刻 t 群体的个数, 则 对每一个 t ,Xt 是随机变量。假设我们从 t =0 开 始每隔24小时对群体的个数观测一次, 则{Xt , t =0, 1, 2, ...}是一个随机过程。 例2: 电话呼唤问题。某电话总机在[0,t]时间 内收到的呼唤次数用 Xt 来表示, 则对于固定的 t , 1 Xt 是随机变量。于是{Xt , t ∈[0, ∞)}是随机过程。

概论与数理统计之随机过程

概论与数理统计之随机过程

定义:设T 是一无限实数集,X (e, t ), e S , t T 是对应于e和t的实数, 即为定义在S 和T 上的二元函数。 若此函数对任意固定的t T , X e, t 是一个随机变量, 则称 X (e, t ), e S , t T 是随机过程;
对于随机过程 X (e, t ), e S , t T 进行一次试验,即e给定, 它是t的函数,称为随机过程的样本函数。

分布函数 两种描述 特征数
FX ( x, t ) P X (t ) x,x R,称为随机过程 X (t ), t T 的一维分布函数
FX ( x, t ), t T 称为一维分布函数族
一般地,对任意n(n 2,3,)个不同的时刻,t1 , t2 , tn T n维随机变量 X (t1 ), X (t2 ), X (tn ) 的分布函数:xi R, i 1, 2, n FX ( x1 , x2 , xn;t1 , t2 , tn ) P X (t1 ) x1 , X (t2 ) x2 , X (tn ) xn , 称为随机变量 X (t ), t T 的n维分布函数
2 X t RX t , t
各数字特征之间的关系如下:
C X t1 , t2 RX t1 , t2 X t1 X t2

2 X
t C X t , t RX t , t t
2 X
14
2 X (t ) DX (t ) E [ X (t ) X (t )]2 ---方差函数 2 X (t ) X (t ) ---标准差函数 2 X (t ) E[ X (t )] 均值函数 X (t ) E[ X 2 (t )] 均方值函数

随机过程的基本概念ppt课件

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求X(t)的均值、均方值和方差。
.
2.3 平稳随机过程
三、相关系数及相关时间
也称为归一化协方差函 数或标准协方差函数。
相关系数: rX()KXX 2 ()RX()X 2mX 2
相关时间:
0
0 rX()d
rX ( )
1
rX(0) 0.05
0
0
相关时间示意图
.
2.3 平稳随机过程
三、相关系数及相关时间
为随机过程X(t)的二维概率分布。定义
fX(x1,x2,t1,t2)2FX(xx11,xx22,t1,t2)
为随机过程X(t)的二维概率密度。 注意:X(t1)及X(t2)为同一随机过程上的随机变量。
.
2.2 随机过程的统计描述
2、二维概率分布
例2、设随机相位信号
X (n )co s( n/1 0 )
.
2.2 随机过程的统计描述
二、随机过程的数字特征(连续)
• 协方差函数
K X ( t 1 , t 2 ) E { [ X ( t 1 ) m X ( t 1 ) ] [ X ( t 2 ) m X ( t 2 ) ] } (1)如果 KX(t1,t2)0,则称 X (t1 )和 X (t2 )是不相关的。
.
2.3 平稳随机过程
一、定义
(1)严格平稳随机过程
f X ( x 1 , ,x n ,t 1 , ,t n ) f X ( x 1 , ,x n ,t 1 , ,t n )
一维概率密度: fX(x,t)fX(x)
二维概率密度: fX (x 1 ,x 2 ,t1 ,t2 ) fX (x 1 ,x 2 ,) t1 t2
接收机噪声
5
x1(t) 0

随机过程概述

随机过程概述

Xk
1 T lim xk t dt T T 0
随机过程的均方函数与方差函数
均方函数 方差函数
均方函数描述随机过程偏离原点的平均分散度随
时间的变化,也表示平均功率随时间的变化。 方差函数则描述随机过程偏离平均趋势的平均分 散度随时间的变化。
依赖于一维分布。
随机过程X(t)的均方值、方差,与数学期望相类似, 可以用两种方式——集合平均和时间平均来描述。 集合平均:在任意“截口” t1处,有
随机过程的统计特性,可以用一维、二维乃至n 维的分布函数或概率密度函数来完整地描述,但 在实际应用中,要确定随机过程的分布函数(或概 率密度函数)族十分困难,甚至不可能。因而有必 要象随机变量的描述一样,引入描述随机过程的 数字特征。
3、随机过程的相关描述
相关描述是在时域对随机过程的不完全描 述。关心随机过程的一维、二维概率分布及一阶、二 阶统计矩。 随机过程的平均函数 数学期望
The property of stationarity (or homogeneity) of a stochastic process {X(t)} always refers to some aspect of the description of the process being unchanged by any arbitrary shift along the t axis. There are many types of stationarity depending on what characteristic of the process has this property of being invariant under a time shift.

随机过程随机过程的基本概念ppt课件

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个“呼叫次数—时间函数”是不可能预先确定的,只有通过测量 才能得到. 由于呼叫的随机性,在相同条件下,每次测量都产生不 同的“呼叫次数—时间函数”.
6
2.1 随机过程的定义
例2.1.2 电子元件或器件由于内部微观粒子 (电子)的随机热噪声引起的端电压称为热 噪声电压,它在任一确定时刻的值是随机变 量,记为V(t). 如果t 从0变到+∞,t 时刻的热 噪声电压需要用一族随机变量{V(t), t ∈[0, +∞]}来表示,则该随机变量就是一个随机过 程. 对某种装置做一次试验,便可得到一个 “电压—时间函数”v(t) . 这个“电压—时间 函数”是不可能预先确知的,只有通过测量才 能得到. 如果在相同的条件下独立地再进行一 次测量,则得到的记录是不同的.
; 取V=0,则
x(t)=0;取V3=1,则x(3t)=cosωt. 这些都是 t 的
确定函数,即随机过程的样本函数.
12
2.1 随机过程的定义
(2) 当t=0时,X(0)=V,故X(0)的概率密度函 数就是V的概率密度函数,即
1,0 x 1 fX (0) (x) 0,其他
当 故
1,0 v 1 fV (v) 0,其他
(1) 画出{X(t) ,﹣∞<t<+∞}的几条样本曲线;
(率2)密求度t 函 0数, 4;
,
3 4
,

时随机变量X(t)的概
(3)求
t
2
时X(t)的分布函数
11
2.1 随机过程的定义

(1) 取 V 2 则x(t) 2 cost
定义2.1.3 设{X(t), t ∈T }是随机过程,则 当ω ∈ Ω固定时, X(t)是定义在上T不具有 随机性的普通函数,记为x(t), 称为随机过 程的一个样本函数. 其图像成为随机过程 的一条样本曲线(轨道或实现).

02第二讲随机过程概念及数字特征精品PPT课件

02第二讲随机过程概念及数字特征精品PPT课件

'
dt
'
E
1 T
T
2 T
2
T
2 T
2
(t)
(t
'
)e
j
(t t '
)dtdt
'
1 T
T
2 T
2
T
2 T
R(t
t ' )e
j(tt' )dtdt '
2
E[ FT () 2 ] 1
2
R(0)R()Fra bibliotek0二、功率谱密度
付氏变换(能量谱密度)F () f (t)e jtdt 沟通了确定信号时域和频
域的关系,随机过程在频率域中要讨论功率谱密度 ,主要原因有二 :
1. 对于随机过程来说,它由许许多多个样本函数来构成, 所以无法求其付氏 变换,可以说,随机过程不存在付氏变换。 2. 随机过程属于功率信号而不属于能量信号,所以讨论功率谱密度。
自相关遍历
R( )
遍历过程即指宽遍历过程.
四、严遍历过程或窄义遍历过程
的所有统计平均特性和其样函数所有相应的时间平 均特性以概率为一相等 1.遍历过程必定是平稳过程,但平稳过程不一定是遍历过程。
2.若 是平稳高斯过程, 且

:
则 是遍历过程
3.对于遍历过程,只要根据其一个样函数,便可得到其数字特征。
x1x2
10 x1 100
x2
dx1dx2
5
5 x2
5 5
x1
10
x1 100
x2
dx1dx2
5
5 x2
320500dx2
0
CX (t1,t2 ) E{[ X (t1) E[ X (t1)]][X (t1) E[ X (t1)]]} E[ X (t1) X (t1)] 0

随机过程课件chapter6随机过程概念

随机过程课件chapter6随机过程概念

的有限维分布函数族.
17
2.3 二维随机过程
(1) 互相关函数: RXY s, t
E
[X s Y t ].
,参数集 T , ,如果对于每个 ,总
有一个普通的时间函数 X , t , t T 与之对应,这样对
于所有的 ,就可得到一族时间 t 的函数,称函数
族 X , t , 是参数为 T 的随机过程,族中每一函
数称为该随机过程的样本函数.
为 T 的普通函数,那么, X , t , t T 是一族样本函数.
把 X , t , , t T 所有可能的取值的全体称为
随机过程的状态空间或相空间.当 t 1 随机过程的概念
几个随机过程的实例.
例 1.1 考虑抛掷一颗骰子的实验,设 X n 是第 n 次抛掷的点
因 A, B 独立,故 E AB E A E B 0 ,则
BUPT
4
3
X t 1, RX s, t st , s, t T .
13
2.2数字特征
例 2.2 设 X t A cos 0t B sin 0t , t R, R是实数集 ,
称为 X t , t T 的有限维分布函数族. X t 的有限维分布函
数族 F 完整地确定了该过程的统计特性.
BUPT
9
2.2数字特征
定 义 2.2 设 X t , t T 为 随 机 过 程 , 若 对 任 意 的
t T,E[ X 2 t ]< ,则称 X t 为二阶矩过程.
论深刻、应用又及其广泛的学科.
BUPT
1
1 .1 随机过程的概念

《随机过程》课件

《随机过程》课件

泊松过程
定义
泊松过程是一种计数随机过程,其事件的发生是 相互独立的,且具有恒定的平均发生率。
例子
放射性衰变、电话呼叫次数、交通事故等。
应用领域
物理学、工程学、保险学等。
03
随机过程的变换与函数
随机过程的线性变换
线性变换的定义
线性变换是指对随机过程中的每个时间点,将该点的随机变量或随机向量乘以一个常数 或矩阵,并加上另一个常数或矩阵。
应用
微分在随机过程的理论和应用中非常重要,例如在金融 领域中,可以通过计算股票价格的导数来预测股票价格 的变动趋势。
积分的定义
随机过程的积分是指对随机过程中的每个时间点,将该 点的随机变量进行积分。
积分的性质
积分运算可以改变随机过程的统计特性,例如期望、方 差和协方差等。
应用
积分在随机过程的理论和应用中也有重要应用,例如在 信号处理中,可以通过对信号进行积分来提取信号的特 征或进行信号的合成。
连续随机过程
01
定义
连续随机过程是在时间或空间上 连续取值的随机现象的数学模型 。
02
03
例子
应用领域
电子信号、温度波动、随机漫步 等。
物理、工程、金融等。
马尔可夫过程
定义
马尔可夫过程是一种特殊的随机过程,其未来状态只依赖于当前 状态,与过去状态无关。
例子
赌徒输赢的过程、天气变化等。
应用领域
统计学、计算机科学、人工智能等。
将随机信号视为随时间变化的随机变量序列,具有时间和概率的统 计特性。
随机模型
根据实际需求建立信号的随机模型,如高斯过程、马尔可夫过程等 。
信号的滤波与预测
滤波器设计
根据随机模型设计滤波 器,用于提取有用信号 或抑制噪声。

《随机过程》PPT课件

《随机过程》PPT课件
2
主要内容
随机过程的定义
随机过程的分类
按统计特性是否变化分为平稳随机过程和非平稳随机过程 按照是否具有记忆性分为纯粹随机过程、Markov过程、独 立增量过程 按照一阶变差是否有限分类:若随机过程{t}t≥0的一阶 变差有限,称为有界变差过程。 按照二阶矩是否有限分类:若随机过程的均值和方差都有 限,称为二阶矩过程,例如前面提到的宽平稳过程。 3 按照概率分布特征分类:如Weiner过程,Poission过程等。
随机过程的分类——平稳随机过程
按统计特性是否变化分为平稳随机过程和
非平稳随机过程
统计特性不随时间变化而变化的随机过程,
称为平稳过程,否则,统计特性随时间变化而变化
的随机过程,称为非平稳过程。
平稳过程的严格定义为:对于时间t 的n个
任意的时刻t1,t2,…,tn 和任意实数C,若随机过程
{t }t≥0的分布函数满足
例如:如果有两列时间序列数据表现出一致的 变化趋势(非平稳的),即使它们没有任何有意义 的关系,但进行回归也可表现出较高的可决系数。
在现实经济生活中:
情况往往是实际的时间序列数据是非平稳的, 而且主要的经济变量如消费、收入、价格往往表现 为一致的上升或下降。这样,仍然通过经典的因果 关系模型进行分析,一般不会得到有意义的结果。12
宽平稳的不变性表现在统计平均的一、二阶
矩上,而平稳过程的不变性表现在统计平均的概率
分布上,所以二者不同,并且不能由平稳随机过程
得到宽平稳随机过程。二阶矩存在的平稳随机过程
一定是宽平稳随机过程。
6
§3.1 时间序列的平稳性及其检验
一、问题的引出:非平稳变量与经典回归模型 二、时间序列数据的平稳性 三、平稳性的单位根检验 四、单整、趋势平稳与差分平稳随机过程

第1章随机过程简介

第1章随机过程简介

5
第1章 随机过程简介
例1.3
电话交换站呼叫计数
设一个电话交换台迟
早会接到用户的呼叫,并以X(t)表示时间间隔[0,t)内交
换台接到的呼叫次数,则X(t)是一个随机变量,但是对于 不同的t∈[0,∞),X(t)是不同的随机变量,于是{X(t), t∈[0,∞)}是随机过程, 如图1.3所示。
6
第1章 随机过程简介
t∈T},如果对于任意的参数t0<t1<t2<…<tn<t,在X(t0),
X(t1),…, X(tn)值已知的情况下, X(t)的条件分布只与 X(tn)的状态有关,即
P{X(t)≤x|X(tn)≤xn,X(tn-1)≤xn-1,…
X(t0)≤x0}=P{X(t)≤x|X(tn)≤xn}
27
第1章 随机过程简介
马尔可夫链n时刻的k步转移概率: n时刻MC处于状 态i,经过k步时间,系统处于j状态的概率,记为
28
第1章 随机过程简介
特别的, 当 k=1 时, 得到一步转移概率
29
第1章 随机过程简介
其一步转移概率矩阵P(1)为
k步转移概率矩阵记为P(k)。
30
第1章 随机过程简介
本课程研究时间齐次马尔可夫过程,简称时齐马尔
设Xn为第n (n=1,2,…,97)个时段的计算机状态,
n级的输出。
33
第1章 随机过程简介
图1.5 0-1传输系统
34
第1章 随机过程简介
分析可见: {Xn,n=1,2,…}是一个随机过程,状态
空间I={0,1}。且当Xn=i,i∈I为已知时,Xn+1所处的状态
分布只与Xn=i有关,而与时刻n之前所处的状态无关,所以 它是个马尔可夫链,并是齐次的。它的一步转移概率和一
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i 1

P( A j B)
P( A j )P( B A j )
i 1
P ( Ai ) P ( B Ai )

, j 1,2,.
§,
其中B1,B2,…互不相容,由完全可加性有
1 P ( A1 ) P Bk P Ak Ak 1 0 k 1 k 1 收敛级数的余项极限为0,(as n ),即
P An P Ak Ak 1 0,
3.尽量阐述清楚基本概念及相应的背景; 4.尝试将各类随机过程与金融问题结合 (Black, Sholes,Merton); 5.训练数学表述能力.
加 油
第一章 概率论概要
§1.1 概率空间
§1.2 随机变量及其分布
§1.3 随机变量的函数
§1.4 随机变量的数字特征 §1.5 特征函数 §1.6 收敛性与极限定理
随机过程 (新修版)
对外经济贸易大学金融学院
在我们的新培养方案中,有一些课程看上 去是“无用”的……但是,这些课不仅会 帮助你提高品位,帮助你理解人生,而且 还可能在未来的某个时候发挥意想不到的 结果。(钱颖一)
“学术无新旧之分,无中外之分, 无有用无用之分”。(王国维)
参考文献:




严加安,测度论讲义,科学出版社,2004。 (20元) 钱敏平,龚光鲁,应用随机过程,北京大学出 版社,1998。(20元) 伍海华,杨德平,随机过程—金融资产定价之 应用,中国金融出版社,2002。(18元) C.R.Rao, Stochastic Processes,(有中译本, 中国统计出版社)(?元)
通常称 F {, A, A,Ω}是最简单代数.
Ex.2 考察一只股票三个月的回报率情况. 基本事件为{x},样本空间为
Ω x : x R1 R1

A1 x : x 0 ={出现正回报} A2 x : x 0={出现负回报}
, A1 , A 2 ,Ω 为一个σ代数. 则F 注:对同一研究对象的同一试验,试验目的不同,
k n
n 1

(as
n ) .
推论1: 若 A1 A2 , 且 An A, 则
lim P An P A .
n
推论2: 若 A1 A2 , 且 An A, 则
lim P An P A .
n

n 1
A 证:在推论1中 令 Bn An A, 则B1 B2 ,
(3) 若 Ai F i 1,2,, 则 Ai F i 1 (对可列并运算封闭) σ可加

称F为Ω的一个σ-代数, F 中的集 合称为事件.
F的定义给出了事件间类似于代数学中的代 数结构. Ex1:在编号为1,2,…,n 的 n只股票中取一只, 1. 考虑股票的编号,则全体基本事件为
P Ai i 1
k Ai

i 1
k λ eλ k!
k λ e λ P ( Ai ). k! i 1 i 1 k Ai
三、概率性质 设(Ω,F, P)是概率空间,则概率P 有如下性质: 1) P(φ)=0;
2)有限可加性: 若 Ai F i 1,2,, n,
Ex: 设某股票一天的成交笔数为m,基本事件 为{m},样本空间 Ω 0,1,2, , F是Ω的一切子集 组成的集族,则F是一个Ω代数. 定义P(φ)=0,并对A∈F 令
k! P为可测空间(Ω,F)上的概率测度.
k A
P A e
λ λ
k
,
λ
0
证明 证: 1)
P Ω e
其样本空间和代数的结构会不同.
定义(可测空间):样本空间Ω和σ代数的二元体 (Ω,F) 称为可测空间.
可测空间有如下性质:
1. F
;
Ai F


2.对可列交运算封闭,若 Ai F (i 1,2,), 则有
i 1
证 因 Ai Ai ,
i 1 i 1
3) 概率的单调性
若 A1 A2 , 且 An ,

n
i 1
A1
An An+1
lim P ( An ) 0.
证:
An An An1 An1 An 2
Ak Ak 1 ˆ Bk ,
k n k n
A B A B F
二、概率的公理化定义
柯氏公理体系是现代概率论的基石.
定义(概率):设(Ω,F)是一可测空间,对 A F 定义在F上的实值集函数P(A), 满足 1) 非负性:对 A F, 0 P A 1; 2) 规范性:P(Ω) = 1; 3) 完全可加性,对 Ai F i 1,2,, Ai A j , i j , 有 P A i P Ai i 1 i 1 称P是(Ω,F)上的概率(测度),P(A)是事件A 的概率. 三元体(Ω,F, P)称为概率空间.
Ex. 10 张签中有三张幸运签,3人依次各抽一 张签,第一个人抽到幸运签,假若第二人也抽到, 问第三人抽到幸运签的概率.

设 Ai={第i 人抽到幸运签}, i=1,2,3.

2 PA1 P ( A1 ), 有 PA1 ( A2 ) P ( A2 A1 ) , 9
所求概率为
1 PA1 ( A3 A2 ) P ( A3 A1 A2 ) . 8
五、全概率公式与Bayes公式
定理:设 (Ω,F, P)是概率空间,若 1) A i∈F, 且 P(Ai)>0 ,(i=1,2, …); 2)
i 1
Ai Ω , Ai A j .

完备性 条件.
则对任意B∈F 有 1)
2)
P B P ( Ai ) P ( B Ai );
(as
作业:请自 n ) 己证明推论2
4)多除少补原理
设 Ai F, i 1,2,, n, 有
n n P A i P Ai i 1 i 1
n n1 P Ai Ak 1 P Ai . 1 i k n i 1
且 Bn An A
n 1
n 1


Bn= An - A
lim P Bn 0 P An P A P An A 0.
n
An A A A n 1
P An P A

Ai F Ai F
Ai F Ai F


3. 对有限并,有限交封闭:若 Ai F i 1,2,, n 则 n n Ai F, 或 Ai F
i 1 i 1
i 1
i 1
4.对差运算封闭,即若 A F, B F,则 A B F.
Ak k
k 1,2,, n
样本空间为
Ω 1,2,, n
构造如下事件: Ak , s Ak As
k, s 1,2,, n, Ai ,k , s Ai Ak As i , k , s 1,2,, n
……… Ai1 , i 2 ,, in 1 Ai1 Ai 2 Ai n1
对 A F, 有P( A B) 对应, 集函数P B 满足三 条公理: 定理:设(Ω,F,P)是概率空间,B∈F,且P(B)>0,则
1) A F, 0 P( A B) 1;
2) P(Ω B) 1;
3) Ai Fi 1,2,, 且 Ai Aj , (i j ),则

λ λ
k
k!
e
λk λ k 0 k!

1
k λ λ 0, 2) 因 λ 0,对k 有 e k! k k λ λ λ λ 0 P ( A) e e 1; k ! kΩ k! k A
3) 设 Ai F, (i 1,2,), Ai A j , (i j ), 有
i1 , i2 ,, in 1 1,2,, n
可验证集族 {, , Ak , Ak , s ,, Ai1 ,i2 ,,in1 } 组成一个σ代数. 2. 仅考虑股票是深股或者沪股,则基本事件为 A1={取到深股}, A2={取到沪股}
则 F {, A1 , A2 ,Ω }为一个σ代数.
P A B i P Ai B . i 1 i 1
条件概率 是概率.
定义:记PB= P(· |B),则PB 是可测空间(Ω,F)
上的概率,称(Ω,F,PB)是条件概率空间.
定理:设A是概率空间(Ω,F, P)上的正概率事件 ,B∈F, 且PA(B)>0, 则对任意C∈F 有


随机过程论:研究随机现象演变的概率规律性. 是近代数学的重要组成部分, 特点: 1.应用非常广泛,实际背景强; 2.数学基础要求较高; 3.建立随机分析的思维较难.
随机过程在金融中的应用
期权定价公式 动态资产定价 投资组合理论 。。。。。。

本课程教学中:
1.立足于基本理论的介绍; 2.力图帮助同学掌握随机分析的基本思想 和基本方法;
PA C B P(C A B)
P ( B C A) P ( B C ) A 证 PA C B PA ( B ) P ( B A)
P ( ABC ) P ( AB ) P ( ABC ) / P (C A B). P ( A) P ( A) P ( AB )
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