简介/ Introduction
本书是《概率与测度》第3版，新版保留了原先的风格，将测度论和概率论有机结合在一起，把相关内容混合排列。概率问题会引起学生学习测度论的兴趣，而测度论知识又反过来应用到概率论中。本书主要内容包括概率、测度、积分、随机变量及数学期望、分布的收敛问题、导数与条件期望，随机过程等。本版改进了布朗运动的叙述方式，并以遍历理论代替排队论。本书的读者对象为高年级学生、科研人员和工程技术人员，对数学、统计、经济等相前专业的学生尤其适用。 目次：（一）概率：Borel的正轨数定理；概率测度；存在性和延拓；可数概率；简单随机变量；大数定律；赌局；马氏链；大偏差和重对数律。（二）测度：一般测度；外测度；欧氏空间中的测度；可测函数与可测映照；分布函数；（三）积分：积分的性质； 关于勒贝格测度的积分；乘积测度与Fubini定理；L p空间。（四）随机变量与数学期望：随机变量与分布；数学期望；独立随机变量之和；Poisson过程；遍历定理。（五）分布的收敛性：弱收敛；特征函数；中心极限定理；无穷可分分布；R k 中的极限定理；矩方法。（六）导数与条件概率：直线上的导数；Radon-Nikodym定理；条件概率；条件期望；鞅。（七） 随机过程：Kolmogorov存在性定理；布朗运动；不可数概率。 Patrick Billingsley是芝加哥大学统计学和数学教授。他是《管理和经济类适用的统计学》（与Watson等人合作）、《统计推断要义》（与D.L.Huntsberger合作）、《概率测度的收敛性》等书的作者，曾任美国数理统计学会的《概率年刊》主编，他从普林斯顿大学获得哲学博士。
