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　　本书足概率统计专门化以及有关专业的基础读物。内容包括测度论的一些基础知识，特别是概率论、数理统计所常用的测度论基础知识。只要了解数学分析与实变函数论的知识就能阅读本书。第一章集和类；第二章域上测度的构造；第三章可测函数；第四章积分；第五章乘积测度空间；第六章广义测度。每章后都附有习题，以帮助理解本书内容。

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  第一章 集和类 1
  1.1 基本概念 1
  1.2 几个重要的集类 5
  1.3 最小σ域，λ-π类方法 11
  1.4 可测空间，拓扑可测空间 18
  习题 19
  第二章 σ域上测度的构造 22
  2.1 测度的定义及其基本性质 22
  2.2 外测度 28
  2.3 测度的拓展及完全化 33
  2.4 勒贝格 司蒂阶测度 41
  习题 47
  第三章 可测函数 51
  3.1 逆像及其基本性质 51
  3.2 可测函数的定义反某本性质 53
  3.3 *系方法 58
  3.4 几乎处处收敛 62
  3.5 测度收敛 74
  3.6 分布收敛 80
  习题 88
  第四章 积分 92
  4.1 积分的定义 92
  4.2 积分的基本性质 96
  4.3 识分号与极限号的交换 102
  4.4 L-S识分及积分转化定理 111
  4.5 积分序列的收敛定理 121
  4.6 矩和平均收敛 129
  习题 147
  第五章 乘积测度空间 152
  5.1 有限维乘积可测空间 152
  5.2 有限维独立乘积测度的构造及傅比尼定理 160
  5.3 无穷维独立乘积测度空间的构造 172
  5.4 高维分布函数与L-S测度 177
  习题 184
  第六章 广义测度 186
  6.1 广义测度的定义及其基本性质 186
  6.2 若当哈恩分解定理 189
  6.3 广义导数 192
  6.4 广义测度的勒贝格分解 207
  6.5 分布函数的分解 210
  习题 214
  参考文献 218