Procesos aleatorios : curso resumido / Yu. A. Rozanov.

Incluye referencias bibliográficas e índice analítico (p. [283]-285).

Capítulo I. Introducción a los conceptos fundamentales de la teoría de probabilidades -- Espacio de sucesos elementales y probabilidad -- Independencia y probabilidad condicional -- Magnitudes aleatorias y distribución de las probabilidades. Independencia -- Esperanzas matemáticas de las magnitudes aleatorias -- Series infinitas de pruebas independientes y ley de los grandes números -- Capítulo II. Algunas distribuciones de probabilidades -- Elección aleatoria y variación aleatoria -- Distribución de Poisson. Corriente uniforme de sucesos y tiempo de espera -- Pruebas de Bernoulli. Movimiento browniano y distribuciones de probabilidades ligadas a éste -- Distribución normal de probabilidades y distribuciones ligadas a ella -- Distribuciones de probabilidades y funciones características -- Capítulo III. Algunos modelos de procesos aleatorios -- Algunas definiciones y ejemplos -- Cadenas de Márkov. Clasificación de los estados. Distribuciones estacionarias -- Cadenas de Márkov (tiempo continuo) -- Procesos que se ramifican -- Algunos procesos de servicios en masa y fluctuaciones aleatorias -- Procesos aleatorios en los sistemas lineales -- Procesos aleatorios estacionarios -- Procesos de difusión -- Capítulo IV. Algunas tareas de pronosticación, filtrado y regulación de los procesos aleatorios -- Tarea general sobre la aproximación óptica. Ejemplos -- Pronosticación y filtrado de los procesos aleatorios estacionarios -- Esperanzas matemáticas condicionales y algunas tareas de pronosticación y de filtrado.