Incluye referencias bibliográficas e índice.

Basic Measure Theory -- Independence -- Generating Functions -- The Integral -- Moments and Laws of Large Numbers -- Convergence Theorems -- L p -Spaces and the Radon-Nikodym Theorem -- Conditional Expectations -- Martingales -- Optional Sampling Theorems -- Martingale Convergence Theorems and Their Applications -- Backwards Martingales and Exchangeability -- Convergence of Measures -- Probability Measures on Product Spaces -- Characteristic Functions and the Central Limit Theorem -- Infinitely Divisible Distributions -- Markov Chains -- Convergence of Markov Chains -- Markov Chains and Electrical Networks -- Ergodic Theory.

Esta segunda edición del popular libro de texto contiene un curso completo sobre la teoría moderna de la probabilidad, que cubre una amplia variedad de temas que generalmente no se encuentran en los libros de texto introductorios, que incluyen: o teoremas de límite para sumas de variables aleatorias. o martingales percolacino Cadenas de Markov y redes eléctricas. o construcción de procesos estocásticos o Proceso de punto de Poisson y divisibilidad infinita. o principios de gran desviación y física estadística o Movimiento browniano o ecuaciones estocásticas integrales y diferenciales estocásticas.

Electronic resource. Dordrecht : Springer Netherlands, 2015.