2013年北京郵電大學在職博士概率論與隨機過程考試大綱
來源：在職研究生招生信息網 發布時間：2017-09-08 16:32:52
概率論和隨機過程章節是在職博士考試的重點內容，想要在考試過程中，順利拿下該部分分值需要在考前明確考試內容方向。為幫助廣大在職博士考生提高考試通過率，本文由中國在職研究生招生信息網整理了2013年北京郵電大學在職博士概率論與隨機過程考試大綱，供考生參考學習。
一、考試要求
要求考生系統地掌握概率論與隨機過程的基本概念、基本理論和基本運算，并且能夠靈活運用，具有較強的分析問題和解決問題的能力。
二、考試內容
1、概率論的基本概念
隨機試驗、隨機事件及其概率
概率空間的簡單性質
條件概率空間和事件的獨立性
2、（一維和多維）隨機變量及其分布
可測函數和隨機變量
隨機變量的分布和分布函數
隨機變量的獨立性和條件分布
隨機變量函數的分布
3、隨機變量的數字特征
可測函數的積分
隨機變量的數學期望、方差、矩、協方差(矩陣)和相關系數
隨機變量函數的數學期望
條件數學期望,性質及計算
幾個重要的不等式(切比雪夫不等式、柯西-許瓦茲不等式等)
4、隨機變量的特征函數
(一維和多維)隨機變量的特征函數及其性質
多維正態(高斯)隨機變量的性質
5、收斂定理
隨機變量的收斂性
分布函數的弱收斂和特征函數的收斂性
大數定理和中心極限定理
6、隨機過程的一般概念
隨機過程的概念和有限維分布函數族
隨機過程的數字特征
幾類重要的隨機過程－正態過程、獨立增量過程、泊松過程、維納過程和正交增量過程
7、隨機分析
均方收斂
均方連續
均方可導
均方積分
8、平穩過程
平穩過程及相關函數(包括互相關函數)
平穩過程的遍歷性
相關函數的譜分解
線性系統對平穩過程的響應
9、馬爾科夫過程
馬爾科夫鏈的概念和轉移概率矩陣
馬爾科夫鏈的狀態分類和狀態空間的分解
p(n)的漸近性質和平穩分布
10、時間連續狀態離散的馬爾可夫過程
概念及轉移函數及Q矩陣
柯爾莫哥洛夫向前方程和向后方程
連續時間的馬爾科夫鏈的狀態分類和平穩分布
11、泊松過程
齊次泊松過程及基本性質
非齊次泊松過程及其性質
三、試卷結構
1、考試時間3小時，滿分100分
2、題目類型
填空題、選擇題、計算題、證明題
以上內容是對2013年在職博士概率論內容部分考試大綱相關介紹，如果大家還想了解更多在職博士相關信息可咨詢在線老師。
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