具体描述
《测度与概率(第2版)》论述测度论和以测度为基础的概率论的基本知识和方法，包括集及其势、距离空间、测度与概率、可测函数与随机变量、积分与数学期望、乘积测度与独立、Radon-Nikodym定理与条件期望、概率极限理论等。《测度与概率(第2版)》的特点是读者不必学习实变函数论而学习测度论；测度论与概率论的基本内容紧密结合而更有利于理解二者的关系及其实质；在《测度与概率(第2版)》的基本目标下，尽可能使内容现代化；《测度与概率(第2版)》文字通畅、条理清楚、论述严谨、便于学习；每节后都配有较多的不同要求的习题，以便加深对内容的理解和掌握。
《测度与概率(第2版)》可以作为有关专业的高年级学生或研究生的测度论（或实变函数论） 、概率论或两者的教材或参考书，也可供有关教师和科技工作者参考。
注：2种封面随机采购。
作者简介
目录信息
1.1 集合及其运算
习题1.1
1.2 映射与势
习题1.2
1.3 可数集
习题1.3
1.4 不可数集
习题1.4
第二章 距离空间
2.1 定义及例
习题2.1
2.2 开集、闭集
习题2.2
2.3 完备性
习题2.3
2.4 可分性、列紧性与紧性
习题2.4
2.5 距离空间上的映射与函数
习题2.5
第三章 测度空间与概率空间
3.1 集类
习题3.1
3.2 单调函数与测度的构造
习题3.2
3.3 测度空间的一些性质
习题3.3
第四章 可测函数与随机变量
4.1 可测函数与分布
习题4.1
4.2 可测函数的构造性质
习题4.2
第五章 积分与数学期望
5.1 积分的定义
习题5.1
5.2 积分的性质
习题5.2
5.3 期望的性质及L-s积分表示
习题5.3
5.4 积分收敛定理
习题5.4
第六章 乘积测度与无穷乘积概率空间
6.1 乘积测度与转移测度
习题6.1
6.2 Fubini定理及其应用
习题6.2
6.3 无穷维乘积概率
习题6.3
第七章 不定积分与条件期望
7.1 符号测度的分解
习题7.1
7.2 Lebesgue分解定理与Radon-Nikodym定理
习题7.2
7.3 条件期望的概念
习题7.3
7.4 条件期望的性质
习题7.4
7.5 条件概率分布
习题7.5
第八章 收敛概念
8.1 几乎处处收敛
习题8.1
8.2 依测度收敛
习题8.2
8.3 Lr收敛
习题8.3
8.4 条件期望的进一步性质
8.5 概率测度的收敛
习题8.5
8.6 几个收敛之间的关系的注记
第九章 大数定律、随机级数
9.1 简单的极限定理及其应用
习题9.1
9.2 弱大数定律
习题9.2
9.3 随机级数的收敛
习题9.3
9.4 强大数律
习题9.4
9.5 应用
第十章 特征函数和中心极限定理
10.1 特征函数的定义及简单性质
习题10.1
10.2 逆转公式及连续性定理
习题10.2
10.3 中心极限定理
习题10.3
参考文献
名词索引
· · · · · · (收起)
读后感
评分
评分
评分
评分
用户评价
当初是看到某个定理有详细的证明，于是买了这本书，现在看来这本书实在过于敷衍，排版怀疑用的word，数学符号完全不规范，内容安排乱来，概率和测度杂糅，深度不及严家安的测度论讲义，严谨度不如它，习题质量也堪忧，唯一的好处可能就是啰嗦的多，给很多例子的详细证明，然而这并没有多少帮助。感觉海内外能把测度和概率同时讲清楚，讲透彻的书几乎没有，严家安的书最大缺点就是太过省略，证明过程有很大的gap，没有老师带着几乎不能自学看懂，假如你说你自学懂了，我只能说你要么大牛要么囫囵吞枣，随便抽一段gap估计你得头皮炸一个星期。
评分测度论入门。
评分测度论入门。
评分校对、排版、印刷全不合格。错误多到影响对一些问题的理解了。
评分当初是看到某个定理有详细的证明，于是买了这本书，现在看来这本书实在过于敷衍，排版怀疑用的word，数学符号完全不规范，内容安排乱来，概率和测度杂糅，深度不及严家安的测度论讲义，严谨度不如它，习题质量也堪忧，唯一的好处可能就是啰嗦的多，给很多例子的详细证明，然而这并没有多少帮助。感觉海内外能把测度和概率同时讲清楚，讲透彻的书几乎没有，严家安的书最大缺点就是太过省略，证明过程有很大的gap，没有老师带着几乎不能自学看懂，假如你说你自学懂了，我只能说你要么大牛要么囫囵吞枣，随便抽一段gap估计你得头皮炸一个星期。
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