A. 概率論,隨機過程,隨機分析的區別
隨機分析和隨機過程是兩個不同的課程,隨機分析更高級一些.隨機過程論嚴格來講的話需要高等概率論作為基礎,而高等概率論需要測度論做基礎.
隨機過程跟應用概率統計的難度根本不在一個層次上,相差非常多,應用概率統計本科生就可以學,隨機過程（注意不是應用隨機過程）研究生階段才要求掌握,隨機分析在北大數院也較多是博士生修～
B. 求最簡單的 隨機過程 或者 隨機分析 的教科書！
我看過的最好的，講的最清楚的，也是最通俗易懂的隨機過程教材是Sheldon.Rose的《隨機過程（概率模型導論）》
C. 如果股價服從隨機過程是不是說明股價不可預測
你的問題的設計點就是錯誤的，隨機過程是不可控的，但股價是可控的，但決定股價上漲和上漲幅度以及下跌的因素太多了，而且很多都是你不知道的，所以股價才在你的眼裡是不可預測的！
D. 隨機過程及應用
在概率論概念中，隨機過程是隨機變數的集合。若一隨機系統的樣本點是隨機函數，則稱此函數為樣本函數，這一隨機系統全部樣本函數的集合是一個隨機過程。實際應用中，樣本函數的一般定義在時間域或者空間域。隨機過程的實例如股票和匯率的波動、語音信號、視頻信號、體溫的變化，反對法隨機運動如布朗運動、隨機徘徊等等。
設為一概率空間，另設集合T為一指標集合。如果對於所有，均有一隨機變數定義於概率空間，則集合為一隨機過程。
通常，指標集合T代表時間，以實數或整數表示。以實數形式表示時，隨機過程稱為連續隨機過程；以整數表示時，則為離散隨機過程。隨機過程中的參數只為分辨同類隨機過程中的不同實例，如上文下理不構成誤會，通常略去。例如表達單次元布朗運動時，常以表達，但若考慮兩同時進行布朗運動的粒子，則會分別以和（或作和）表示。
歷史
為了了解金融市場和研究布朗運動，在19世紀後期人們開始研究隨機過程。第一個用數學語言描述布朗運動的是數學家Thorvald N. Thiele。 他在1880年發表了第一篇關於布朗運動的文章。隨後，在1900年， Louis Bachelier的博士論文「投機理論」 提出了股票和期權市場的隨機分析。阿爾伯特·愛因斯坦（在他1905年的一篇論文中）和瑪麗安·一維Smoluchowski（1906年）從物理界的角度出發，把它作為了一種間接證明了原子和分子的存在。他們所描述的布朗運動方程在1908年被讓·佩蘭核實。
從愛因斯坦的文章的摘錄描述了隨機模型的基本原理：
"它必須明確假定每個單個顆粒執行的運動是獨立於所有其他的粒子的運動;它也將被認為是1的動作和相同的顆粒在不同的時間間隔是獨立的過程，只要這些的時間間隔不是非常小"
"我們引入一時間間隔蛋白考慮，相對來說這是非常小的，但是我們可觀察到的時間間隔，仍然過大，在兩個連續時間間隔蛋白，由粒子所執行的動作可以被認為是作為彼此獨立的事件"。
E. 隨機過程在金融領域應用的有關題目，請教高人指點~~~
解答：本題我們可以直接利用獨立同分布的對數正態隨機變數的定義來解答。
1）假設Z是標准正態隨機變數，則第一周股票價格上升的概率是
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}查表約等於0.5894. 於是連續兩周價格上升的概率為(0.5894)²=0.3474.
2)兩周後的股票價格高於今天的價格概率為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}查表約等於0.6354.
F. 信號裡面，對隨機過程的分析有什麼意義目的是什麼
數學上的隨機過程是由實際隨機過程概念引起的一種數學結構。人們研究這種過程，是因為它是實際隨機過程的數學模型，或者是因為它的內在數學意義以及它在概率論領域之外的應用。隨機過程的概念很廣泛，因而隨機過程的研究幾乎包括概率論的全部。雖然不能給出一個有用而又狹窄的定義，但是概率論工作者在使用隨機過程這個術語時，通常想到的是其隨機變數具有某種有意義的相互關系的隨機過程。由於這些過程類在數學上和非數學上的應用中十分重要用這種理論工具學生可以對常見的過程進行分析，進行一系列隨機計算，從而可以將隨機過程這一理論工具應用到實際中去，可以進行預測與決策，是相關數學模型的理論基礎。比如最常見的平穩隨機過程模型
G. 信號裡面,對隨機過程的分析有什麼意義目的是什麼
數學上的隨機過程是由實際隨機過程概念引起的一種數學結構.人們研究這種過程,是因為它是實際隨機過程的數學模型,或者是因為它的內在數學意義以及它在概率論領域之外的應用.隨機過程的概念很廣泛,因而隨機過程的研究幾乎包括概率論的全部.雖然不能給出一個有用而又狹窄的定義,但是概率論工作者在使用隨機過程這個術語時,通常想到的是其隨機變數具有某種有意義的相互關系的隨機過程.由於這些過程類在數學上和非數學上的應用中十分重要用這種理論工具學生可以對常見的過程進行分析,進行一系列隨機計算,從而可以將隨機過程這一理論工具應用到實際中去,可以進行預測與決策,是相關數學模型的理論基礎.比如最常見的平穩隨機過程模型
H. 如何證明股票價格 平穩隨機過程
日K線代表了股價的隨機變數，由於每日的開盤價和收盤價的數值是不連續的，所以日K線所表示的股價是一個離散的隨機變數。在T1到T2這段時間里產生的一族日K線離散隨機變數和它們在股價—時間二維坐標上形成的走勢或者軌跡，這就是離散隨機變數的隨機過程。yuuu1233
I. 隨機過程和矩陣分析哪個簡單
明顯的是矩陣分析簡單。
矩陣分析就是數學分析在矩陣中的應用，學習起來的跨度不是很大。不過前面要把矩陣論學習一下。
隨機過程就是在一段時間上研究數理統計。就說那馬氏鏈，我就暈了。
這學期選了三門數學，矩陣論，數理統計和隨機過程。隨機過程有些頭大，主要原因還是上課的時間少，自己看比較麻煩，其他兩門自己看沒有問題的。不過話說會理，隨機過程很有用的，應用也很廣泛。
如果要是學習的話，當然是挑隨機過程，其他的以後自己學也不費事；如果是考試，還是趕簡單的挑吧。