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雷达卡
大家知道，在一般的世界中，运动有两类形式：一类是连续轨道运动；另一类则是不连续轨道运动，也就是常说的带跳的过程。我们撇开数学里面很精细的东西，用很朴素的观点来看，这两种运动都是很自然的。有的时候，把一种运动看成是连续的还是带跳的，要依赖“观测”条件。比如经典物理，我们常常把运动处理成连续轨道运动；但到了微观物理，基于观测的限制，理论上时常把运动处理成离散带跳的运动。当然，这倒不是说微观运动就一定要处理成离散的，宏观运动就一定是连续的。很多时候，要看问题本身的特点。
在概率论中，研究的最多的有两个基本模型。一个是大家熟悉的布朗运动，它是典型的连续过程，只是说在随机因素的干扰下，它的轨道看起来并不光滑，而是有些杂乱无章的，但它的轨道毕竟还是连续的。基于布朗运动，概率学家发展了一套完善的理论，我们叫它随机分析。另一个过程叫做泊松过程，我想知道它的朋友也很多。一般，我们介绍泊松过程都是从数数讲起。比如，我们说，医院的接诊台接待的患者人数，一般会假设它服从一个泊松过程。这种计数过程当然是“带跳”的，跳一步，就相当于计数的时候加一。所以，建议想学随机过程的朋友，从轨道层面对随机过程做适当的区别对待，并且建议从布朗运动和泊松过程起步。然后逐步学习更加深入的随机过程。
从研究来看，基于布朗运动的随机分析理论是较为完善的。相应地，带跳的过程相对难研究一些。举个不恰当的例子，就比如大家研究常微分方程会觉得容易一些，而研究差分方程就要吃力一些。道理是类似的。（当然不要误解说随机分析就容易做）因此人们迫切希望知道关于带跳随机过程更多的信息。这里大家不要小看了“跳”，数学中刻画的跳可以是非常复杂的跳跃，甚至都无法给出直观的形象。在带跳的过程中，一类叫做Levy过程的研究是最为充分的。Levy过程是很大一类过程，它不仅包括了很多带跳的过程（如泊松过程），也包括布朗运动，只是现在概率学家更多的是在借助这套理论研究带跳的Levy过程。我想，熟悉金融工程的朋友都接触过Levy过程，它的应用还是非常广泛的。
总结来看，我们将随机过程按照轨道进行分类，是基于非常朴素的观测。从研究手法上说，这样的分类也是有道理的。还是想重申的是，将一个运动当作何种轨道进行处理，要看研究对象而定，而且有时候是一件主观的事情。比如，在金融数学当中，研究资产定价的多是基于布朗运动的随机分析；而保险行业则更多的采用带跳的过程的随机分析。
近年来，带跳Levy过程理论作为现代概率论的重要一支得到了迅速的发展，在基础数学、统计、经济、金融、保险、运筹学、物理、工程等领域的应用广泛。这里我们指的是带跳的Levy过程，纯连续的不在本清单考虑之列。Levy过程也有很多别名（包括几乎类似的过程），可加过程，独立增量过程，无穷可分过程，它的相关的分布（带跳的）有，Poisson过程，复合Poisson过程等。下面的书籍包括专门讲带跳Levy过程的专著（专著前面标注*，教材前面标注**）、包含带跳Levy(至少一章或具有历史意义)过程及其相关统计分布的书籍。
理论
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Kocherlakota,Bivariate Discrete Distributions,1992(被引用次数：212 有一章讲复合二元Poisson分布)
Winkelmann，Econometric Analysis of Count Data, 5ed，2008（被引用次数：566 有很多章节讲Poisson回归的广义线性模型）
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