Voici un ouvrage important, unique en son

genre en français, qui présente l'ensemble de la

théorie des probabilités telle qu'on l'enseigne au

niveau du master et dans les préparations à

l'agrégation : compléments de théorie de la

mesure ; lois et moments de variables aléatoires ;

indépendance de tribus et de variables

aléatoires ; convergences, lois des grands

nombres ; espérance conditionnelle ; transformation

de Fourier et fonctions caractéristiques ;

variables aléatoires gaussiennes ; convergence de

mesures, convergence en loi ; processus discrets,

martingales ; chaînes de Markov.

La lecture de ce livre ne suppose que des

connaissances élémentaires en probabilités ;

celles-ci sont exposées dans le tome I, où la théorie

de la mesure n'est pas utilisée.

Le travail du lecteur sera facilité par la présence

d'un grand nombre d'exercices, résolus de façon

détaillée. Certains d'entre eux apportent au cours

des compléments substantiels.

Conçu pour les candidats à l'agrégation, ce

manuel sera aussi un instrument utile pour les étudiants

de première année de master, ainsi que

pour les étudiants plus avancés désireux d'approfondir

leurs bases en probabilités.