第一章基本基础本章内容：1.概率2.随机变量及其分布与数字特征、3.随机变量的特征函数4.随机变量的函数及其分布5.高斯分布与瑞利分布本章重点和难点：随机变量的分布函数与概率密度函数如何计算、随机向量的分布函数与概率密度函数如何计算、随机变（向）量函数的分布函数与概率密度函数如何计算；随机变（向）量的数字特征，包括均值、方差、相关矩与协方差、相关系数等计算，(阅读详细内容)

2018年南京信息工程大学博士研究生招生入学考试随机过程考试大纲-气象信息技术高斯分布与瑞利分布

5.高斯分布与瑞利分布本章重点和难点：随机变量的分布函数与概率密度函数如何计算、随机向量的分布函数与概率密度函数如何计算、随机变（向）量函数的分布函数与概率密度函数如何计算；随机变（向）量的数字特征，包括均值、方差、相关矩与协方差、相关系数等计算，掌握随机变量的矩母函数、特征函数及拉普拉斯变换特性及应用，掌握高斯分布与瑞利分布的特性。(阅读详细内容)

2018年南京信息工程大学博士研究生招生入学考试随机过程考试大纲-气象信息技术随机过程的微分方程

3随机过程的微分方程本章重点和难点：理解随机过程的均方连续、均方导数、均方积分的概念，掌握其相关性质；掌握平稳随过程的定义及其相关函数性质、平稳高斯过程及性质；理解平稳随机过程的遍历性，会解随机常微分方程。(阅读详细内容)

2018年南京信息工程大学博士研究生招生入学考试随机过程考试大纲-气象信息技术连续时间Markov链

4连续时间Markov链本章重点和难点：掌握离散时间Markov链概念，会计算转移概率及其矩阵，掌握转移概率所遵守的卡普曼-柯尔莫哥洛夫方程（C-K方程），理解初始分布与绝对分布，掌握转移概率的极限与平稳分布、遍历态与平稳分布间的关系；了解连续时间Markov链(阅读详细内容)

2018年南京信息工程大学博士研究生招生入学考试随机过程考试大纲-气象信息技术马尔科夫链

第六章马尔科夫链本章内容：1基本概念2马尔科夫链的状态分类3的极限与平稳分布4连续时间Markov链本章重点和难点：掌握离散时间Markov链概念，会计算转移概率及其矩阵，掌握转移概率所遵守的卡普曼-柯尔莫哥洛夫方程（C-K方程），理解初始分布与绝对分布，掌握转移概率的极限与平稳分布、遍历态与平稳分布间的关系；了解连续时间Markov链(阅读详细内容)

2018年南京信息工程大学博士研究生招生入学考试随机过程考试大纲-气象信息技术常见的随机过程，包括二阶矩过程、正态随机过程、独立增量过程、维纳过程

6.常见的随机过程，包括二阶矩过程、正态随机过程、独立增量过程、维纳过程本章重点和难点：掌握随机过程及其一维、二维、多维及联合分布函数，以及与其相应的概率密度函数等概念的定义与计算。会计算随机过程的均值函数、方差函数、相关函数和协方差函数等数字特征及随机过程的特征函数、复随机过程及其数字特征。理解二阶矩过程、正态过程、独立增量过程及维纳过程等常见过程的统计特(阅读详细内容)

2018年南京信息工程大学博士研究生招生入学考试随机过程考试大纲-气象信息技术随机分析与平稳随机过程

第三章随机分析与平稳随机过程本章内容：1随机过程的均方连续性、均方导数和均方积分2平稳随机过程及其各态历经性3随机过程的微分方程本章重点和难点：理解随机过程的均方连续、均方导数、均方积分的概念，掌握其相关性质；掌握平稳随过程的定义及其相关函数性质、平稳高斯过程及性质；理解平稳随机过程的遍历性，会解随机常微分方程。(阅读详细内容)

2018年南京信息工程大学博士研究生招生入学考试随机过程考试大纲-气象信息技术泊松过程

第五章泊松过程本章内容：1泊松过程的概念2泊松过程的统计特性3非齐次泊松过程4复合泊松过程本章重点和难点：会分析泊松过程的统计特性；理解时间间隔与等待时间的概念，会分析其分布特点；理解非齐次泊松过程与复合齐次泊松过程。(阅读详细内容)

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