概率论基础

　　1 Introduction
　　2 Axioms of Probability
　　3 Conditional Probability and Independence
　　4 Probabilities on a Finite or Countable Space
　　5 Random Variables on a Countable Space
　　6 Construction of a Probability Measure
　　7 Construction of a Probability Measure on R
　　8 Random Variables
　　9 Integration with Respect to a Probability Measure
　　10 Independent Random Variables
　　11 Probability Distributions on R
　　12 Probability Distributions on R”
　　13 Characteristic Functions
　　14 Properties of Characteristic Functions
　　15 Sums of Independent Random Variables
　　16 Gaussian Random Variables（The Normal and the Multivariate Normal Distributions）
　　17 Convergence of Random Variables
　　18 Weak Convergence
　　19 Weak Convergence and Characteristic Functions
　　20 The Laws of Large Numbers
　　……
　　References
　　Index

　　    This introduction to Probability Theory can be used，at the beginning graduate level．for a one—semester course on Probability Theory or for self-direction without benefit of a formal course：the measure theory needed iS developed in the text．It will also be useful for students and teachers in related areaS such as Finance Theory （Economics），Electrical Engineerin9，and Operations Research．The text covers the essentials in a directed and lean way with 28 short chapters．Assuming of readers only an undergraduate background in mathematics，it brings them from a starting knowledge ofthe subject to a knowledge ofthe basics ofMartingale Theory．Afler learning Probability Theory foFin this text，the interested student will be ready to continue with the study of more advanced topics，such as Brownian Motion andIto Calculus．or Statistical Inference．The second edition contains some additionsto the text and to the references and some parts are completely rewritten．