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本书讲述现代概率论与数理统计所需要的基本测度论知识，包括测度的构造、积分、乘积测度、赋号测度、L^p空间、条件与独立及Polish空间上的测度等。 本书可供概率统计及相关方向的高年级本科生、研究生和科研工作者使用。
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<p>这本包含最新资料的完整书籍，反映出被ANSI/ISO C++语言标准规格书纳入的C++标准程序库的最新组成。更明确地说，这本书将焦点放在标准模板库身上，检验其中的容器、迭代器、仿函数和算法。读者还可以找到特殊容、字串、数值类别、国际化议题、IOStream。每一个元素都有深刻的呈现，包括其介绍、设计、运用实例、细部解说、陷阱、意想不到的危险，以及相关类别和函数的精确樯记式和定义式。</p>
<p>《概率论教程》以测度论为背景介绍了集合代数构造、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广本章的知识点。</p> <p>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、管理科学等方面的教师和研究工作者。</p>