重新梳理一遍自己对统计、概率、随机过程等的理解

数学本身是一门用数字刻画世界的语言，用给定的公理进行推理得到新的结果。本质就是类比 探索 寻找和发现。 将一种东西转化为使用数字表示，通过数字之间的运算得到规律，再返回到实践中去指导了解和探索。

那么概率实际上就是对样本空间中的事件的描述，是样本空间到实数域上的映射【样本空间就是随机事件 可能发生的事件】将其发生的可能性用数字来表示，来帮助我们对事件进行理解和预测。

概率论与数理统计就是对这些事件本身、事件之间的关系进行研究。但这些东西刻画的都是静态的事件，其中没有提及到事件的变化。

随机过程就是为事件的进行加上时间，可以看做是两个随机变量组成的（虽然其中一个按照固定的方式进行变化） 从物理意义上来说，就是刻画事情随着时间的发展其属性发生了什么变化。

根据事件的离散和连续情况将其划分为 泊松过程和马尔科夫过程（离散分布和连续分布的代表 较为理想的情况下是这样的，应该还有去掉一些条件的其它的东西？） 随机过程这门科学主要就是研究这两种过程。

通过整理引出泊松过程的过程来看下思考的维度和范围是如何刻画的

独立增量过程是刻画时间段内随机变量的增量的独立性。说明该变量不会随着时间的积累发生指数级增长的跃变。与积累了多少并无关系。

平稳的意思是不随时间发生变化，与时间从什么时候开始无关，只要是这一段时间 那性质就是一样的

能数得清的离散事件的发生都可以被称为计数过程

简言之，独立增量服从泊松分布的计数过程是齐次泊松过程

上图中的定义则说明了，一般能数清楚的都算是泊松过程【当然还要带上该带的条件】 【等我学习更加深入的时候，再对这个逻辑顺序重新整理一遍！】