A. 概率论,随机过程,随机分析的区别
随机分析和随机过程是两个不同的课程,随机分析更高级一些.随机过程论严格来讲的话需要高等概率论作为基础,而高等概率论需要测度论做基础.
随机过程跟应用概率统计的难度根本不在一个层次上,相差非常多,应用概率统计本科生就可以学,随机过程（注意不是应用随机过程）研究生阶段才要求掌握,随机分析在北大数院也较多是博士生修～
B. 求最简单的 随机过程 或者 随机分析 的教科书！
我看过的最好的，讲的最清楚的，也是最通俗易懂的随机过程教材是Sheldon.Rose的《随机过程（概率模型导论）》
C. 如果股价服从随机过程是不是说明股价不可预测
你的问题的设计点就是错误的，随机过程是不可控的，但股价是可控的，但决定股价上涨和上涨幅度以及下跌的因素太多了，而且很多都是你不知道的，所以股价才在你的眼里是不可预测的！
D. 随机过程及应用
在概率论概念中，随机过程是随机变量的集合。若一随机系统的样本点是随机函数，则称此函数为样本函数，这一随机系统全部样本函数的集合是一个随机过程。实际应用中，样本函数的一般定义在时间域或者空间域。随机过程的实例如股票和汇率的波动、语音信号、视频信号、体温的变化，反对法随机运动如布朗运动、随机徘徊等等。
设为一概率空间，另设集合T为一指标集合。如果对于所有，均有一随机变量定义于概率空间，则集合为一随机过程。
通常，指标集合T代表时间，以实数或整数表示。以实数形式表示时，随机过程称为连续随机过程；以整数表示时，则为离散随机过程。随机过程中的参数只为分辨同类随机过程中的不同实例，如上文下理不构成误会，通常略去。例如表达单次元布朗运动时，常以表达，但若考虑两同时进行布朗运动的粒子，则会分别以和（或作和）表示。
历史
为了了解金融市场和研究布朗运动，在19世纪后期人们开始研究随机过程。第一个用数学语言描述布朗运动的是数学家Thorvald N. Thiele。 他在1880年发表了第一篇关于布朗运动的文章。随后，在1900年， Louis Bachelier的博士论文“投机理论” 提出了股票和期权市场的随机分析。阿尔伯特·爱因斯坦（在他1905年的一篇论文中）和玛丽安·一维Smoluchowski（1906年）从物理界的角度出发，把它作为了一种间接证明了原子和分子的存在。他们所描述的布朗运动方程在1908年被让·佩兰核实。
从爱因斯坦的文章的摘录描述了随机模型的基本原理：
"它必须明确假定每个单个颗粒执行的运动是独立于所有其他的粒子的运动;它也将被认为是1的动作和相同的颗粒在不同的时间间隔是独立的过程，只要这些的时间间隔不是非常小"
"我们引入一时间间隔蛋白考虑，相对来说这是非常小的，但是我们可观察到的时间间隔，仍然过大，在两个连续时间间隔蛋白，由粒子所执行的动作可以被认为是作为彼此独立的事件"。
E. 随机过程在金融领域应用的有关题目，请教高人指点~~~
解答：本题我们可以直接利用独立同分布的对数正态随机变量的定义来解答。
1）假设Z是标准正态随机变量，则第一周股票价格上升的概率是
P（S(1)/S(0) >1）=P{ln[S(1)/S(0) ]>0}=P{Z>-0.0165/0.0730}=P{Z>-0.226}=P{Z<0.226}查表约等于0.5894. 于是连续两周价格上升的概率为(0.5894)²=0.3474.
2)两周后的股票价格高于今天的价格概率为P{S(2)/S(0) >1}=P{[S(2)/S(1)][S(1)/S(0)>1}
=P{ln[S(2)/S(1)]+ln[S(1)/S(0)>1}>0
=P{Z>-0.0330/0.0730√2}=P{Z>-0.31965}=P{Z<0.31965}查表约等于0.6354.
F. 信号里面，对随机过程的分析有什么意义目的是什么
数学上的随机过程是由实际随机过程概念引起的一种数学结构。人们研究这种过程，是因为它是实际随机过程的数学模型，或者是因为它的内在数学意义以及它在概率论领域之外的应用。随机过程的概念很广泛，因而随机过程的研究几乎包括概率论的全部。虽然不能给出一个有用而又狭窄的定义，但是概率论工作者在使用随机过程这个术语时，通常想到的是其随机变量具有某种有意义的相互关系的随机过程。由于这些过程类在数学上和非数学上的应用中十分重要用这种理论工具学生可以对常见的过程进行分析，进行一系列随机计算，从而可以将随机过程这一理论工具应用到实际中去，可以进行预测与决策，是相关数学模型的理论基础。比如最常见的平稳随机过程模型
G. 信号里面,对随机过程的分析有什么意义目的是什么
数学上的随机过程是由实际随机过程概念引起的一种数学结构.人们研究这种过程,是因为它是实际随机过程的数学模型,或者是因为它的内在数学意义以及它在概率论领域之外的应用.随机过程的概念很广泛,因而随机过程的研究几乎包括概率论的全部.虽然不能给出一个有用而又狭窄的定义,但是概率论工作者在使用随机过程这个术语时,通常想到的是其随机变量具有某种有意义的相互关系的随机过程.由于这些过程类在数学上和非数学上的应用中十分重要用这种理论工具学生可以对常见的过程进行分析,进行一系列随机计算,从而可以将随机过程这一理论工具应用到实际中去,可以进行预测与决策,是相关数学模型的理论基础.比如最常见的平稳随机过程模型
H. 如何证明股票价格 平稳随机过程
日K线代表了股价的随机变量，由于每日的开盘价和收盘价的数值是不连续的，所以日K线所表示的股价是一个离散的随机变量。在T1到T2这段时间里产生的一族日K线离散随机变量和它们在股价—时间二维坐标上形成的走势或者轨迹，这就是离散随机变量的随机过程。yuuu1233
I. 随机过程和矩阵分析哪个简单
明显的是矩阵分析简单。
矩阵分析就是数学分析在矩阵中的应用，学习起来的跨度不是很大。不过前面要把矩阵论学习一下。
随机过程就是在一段时间上研究数理统计。就说那马氏链，我就晕了。
这学期选了三门数学，矩阵论，数理统计和随机过程。随机过程有些头大，主要原因还是上课的时间少，自己看比较麻烦，其他两门自己看没有问题的。不过话说会理，随机过程很有用的，应用也很广泛。
如果要是学习的话，当然是挑随机过程，其他的以后自己学也不费事；如果是考试，还是赶简单的挑吧。