本书以测度论为背景介绍了集合代数的构造、概率扩张、随机变量的期望、收敛性、Lebesgue分解、条件期望和鞅列、分布函数和特征函数、极限理论等概率论中的基本知识.其特点是抽象与直观相结合,经典方法与现代方法相结合,全书论证严谨,内容丰富,每章后均附有一定量的习题以加深理解和拓展各章的知识点.
读者对象是学过实变函数和初等概率论的统计系和数学系的高年级本科生、研究生以及其他如金融工程、管理科学等方向的教师和研究工作者.

第3版前言
第2版前言
前言
常用符号
第1章 概率空间
1.1事件与概率
1.1.1事件及其运算
1.1.2试验
1.2集合代数
1.3概率和概率空间
1.4概率的扩张
1.5概率和分布函数的一一对应
1.6独立性
习题
第2章 随机变量的积分
2.1可测映射
2.2随机变量
2.3随机变量的分布和独立性
2.3.1分布与分布函数
2.3.2随机变量的独立性



\t2.3.3无原子概率空间上的随机变量



\t......