{"product_id":"probability-and-measure-9781118122372","title":"Probability and Measure","description":"\u003cb\u003eBook Synopsis\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e* The book is written by a first-class, world-renown authority in probability and measure theory at a leading U.S. institution of higher education    * The book has been class-tested at over 200 universities around the globe    * Theory is first-and-foremost.\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e\u003cb\u003eTrade Review\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e\u003cp\u003e“Like the previous editions, this Anniversary edition will be well received by students of mathematics, statistics, economics, and a wide variety of disciplines that require a solid understanding of probability theory.”  (\u003ci\u003eInt. J. Microstructure and Materials Properties\u003c\/i\u003e, 1 February 2013)\u003c\/p\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e\u003cb\u003eTable of Contents\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003eFOREWORD xi  \u003cp\u003ePREFACE xiii\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003ci\u003ePatrick Billingsley\u003c\/i\u003e 1925–2011 xv\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003eChapter1 PROBABILITY 1\u003c\/b\u003e\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e1. BOREL’S NORMAL NUMBER THEOREM, 1\u003c\/b\u003e\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eThe Unit Interval\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eThe Weak Law of Large Numbers\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eThe Strong Law of Large Numbers\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eStrong Law Versus Weak\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eLength\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eThe Measure Theory of Diophantine Approximation*\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e2. PROBABILITY MEASURES\u003c\/b\u003e, \u003cb\u003e18\u003c\/b\u003e\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eSpaces\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eAssigning Probabilities\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eClasses of Sets\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eProbability Measures\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eLebesgue Measure on the Unit Interval\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eSequence Space*\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eConstructing \u003ci\u003es\u003c\/i\u003e-Fields*\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e3. EXISTENCE AND EXTENSION\u003c\/b\u003e, \u003cb\u003e39\u003c\/b\u003e\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eConstruction of the Extension\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eUniqueness and the \u003ci\u003ep\u003c\/i\u003e\u003cb\u003e–\u003c\/b\u003e\u003ci\u003e?\u003c\/i\u003e Theorem\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eMonotone Classes\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eLebesgue Measure on the Unit Interval\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eCompleteness\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eNonmeasurable Sets\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eTwo Impossibility Theorems*\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e4. DENUMERABLE PROBABILITIES\u003c\/b\u003e, \u003cb\u003e53\u003c\/b\u003e\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eGeneral Formulas\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eLimit Sets\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eIndependent Events\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eSubfields\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eThe Borel-Cantelli Lemmas\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eThe Zero-One Law\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e5. SIMPLE RANDOM VARIABLES\u003c\/b\u003e, \u003cb\u003e72\u003c\/b\u003e\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eDefinition\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eConvergence of Random Variables\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eIndependence\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eExistence of Independent Sequences\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eExpected Value\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eInequalities\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e6. THE LAW OF LARGE NUMBERS\u003c\/b\u003e, \u003cb\u003e90\u003c\/b\u003e\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eThe Strong Law\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eThe Weak Law\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eBernstein's Theorem\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eA Refinement of the Second Borel-Cantelli Lemma\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e7. GAMBLING SYSTEMS\u003c\/b\u003e, \u003cb\u003e98\u003c\/b\u003e\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eGambler's Ruin\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eSelection Systems\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eGambling Policies\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eBold Play*\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eTimid Play*\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e8. MARKOV CHAINS\u003c\/b\u003e, \u003cb\u003e117\u003c\/b\u003e\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eDefinitions\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eHigher-Order Transitions\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eAn Existence Theorem\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eTransience and Persistence\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eAnother Criterion for Persistence\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eStationary Distributions\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eExponential Convergence*\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eOptimal Stopping*\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e9. LARGE DEVIATIONS AND THE LAW OF THE ITERATED LOGARITHM\u003c\/b\u003e, \u003cb\u003e154\u003c\/b\u003e\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eMoment Generating Functions\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eLarge Deviations\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eChernoff's Theorem*\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eThe Law of the Iterated Logarithm\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003eChapter2 MEASURE 167\u003c\/b\u003e\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e10. GENERAL MEASURES, 167\u003c\/b\u003e\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eClasses of Sets\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eConventions Involving 8\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eMeasures\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eUniqueness\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e11. OUTER MEASURE\u003c\/b\u003e, \u003cb\u003e174\u003c\/b\u003e\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eOuter Measure\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eExtension\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eAn Approximation Theorem\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e12. MEASURES IN EUCLIDEAN SPACE\u003c\/b\u003e, \u003cb\u003e181\u003c\/b\u003e\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eLebesgue Measure\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eRegularity\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eSpecifying Measures on the Line\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eSpecifying Measures in \u003ci\u003eRk\u003c\/i\u003e\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eStrange Euclidean Sets*\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e13. MEASURABLE FUNCTIONS AND MAPPINGS\u003c\/b\u003e, \u003cb\u003e192\u003c\/b\u003e\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eMeasurable Mappings\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eMappings into \u003ci\u003eRk\u003c\/i\u003e\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eLimits and Measurability\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eTransformations of Measures\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e14. DISTRIBUTION FUNCTIONS\u003c\/b\u003e, \u003cb\u003e198\u003c\/b\u003e\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eDistribution Functions\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eExponential Distributions\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eWeak Convergence\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eConvergence of Types*\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eExtremal Distributions*\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003eChapter3 INTEGRATION 211\u003c\/b\u003e\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e15. THE INTEGRAL, 211\u003c\/b\u003e\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eDefinition\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eNonnegative Functions\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eUniqueness\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e16. PROPERTIES OF THE INTEGRAL\u003c\/b\u003e, \u003cb\u003e218\u003c\/b\u003e\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eEqualities and Inequalities\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eIntegration to the Limit\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eIntegration over Sets\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eDensities\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eChange of Variable\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eUniform Integrability\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eComplex Functions\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e17. THE INTEGRAL WITH RESPECT TO LEBESGUE MEASURE\u003c\/b\u003e, \u003cb\u003e234\u003c\/b\u003e\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eThe Lebesgue Integral on the Line\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eThe Riemann Integral\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eThe Fundamental Theorem of Calculus\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eChange of Variable\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eThe Lebesgue Integral in \u003ci\u003eRk\u003c\/i\u003e\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eStieltjes Integrals\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e18. PRODUCT MEASURE AND FUBINI’S THEOREM\u003c\/b\u003e, \u003cb\u003e245\u003c\/b\u003e\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eProduct Spaces\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eProduct Measure\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eFubini's Theorem\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eIntegration by Parts\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eProducts of Higher Order\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e19. THE \u003ci\u003eLp\u003c\/i\u003e SPACES\u003c\/b\u003e*, \u003cb\u003e256\u003c\/b\u003e\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eDefinitions\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eCompleteness and Separability\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eConjugate Spaces\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eWeak Compactness\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eSome Decision Theory\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eThe Space \u003ci\u003eL\u003c\/i\u003e2\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eAn Estimation Problem\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003eChapter4 RANDOM VARIABLES AND EXPECTED VALUES 271\u003c\/b\u003e\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e20. RANDOM VARIABLES AND DISTRIBUTIONS, 271\u003c\/b\u003e\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eRandom Variables and Vectors\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eSubfields\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eDistributions\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eMultidimensional Distributions\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eIndependence\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eSequences of Random Variables\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eConvolution\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eConvergence in Probability\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eThe Glivenko-Cantelli Theorem*\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e21. EXPECTED VALUES\u003c\/b\u003e, \u003cb\u003e291\u003c\/b\u003e\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eExpected Value as Integral\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eExpected Values and Limits\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eExpected Values and Distributions\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eMoments\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eInequalities\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eJoint Integrals\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eIndependence and Expected Value\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eMoment Generating Functions\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e22. SUMS OF INDEPENDENT RANDOM VARIABLES\u003c\/b\u003e, \u003cb\u003e300\u003c\/b\u003e\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eThe Strong Law of Large Numbers\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eThe Weak Law and Moment Generating Functions\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eKolmogorov's Zero-One Law\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eMaximal Inequalities\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eConvergence of Random Series\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eRandom Taylor Series*\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e23. THE POISSON PROCESS\u003c\/b\u003e, \u003cb\u003e316\u003c\/b\u003e\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eCharacterization of the Exponential Distribution\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eThe Poisson Process\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eThe Poisson Approximation\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eOther Characterizations of the Poisson Process\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eStochastic Processes\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e24. THE ERGODIC THEOREM*\u003c\/b\u003e, \u003cb\u003e330\u003c\/b\u003e\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eMeasure-Preserving Transformations\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eErgodicity\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eErgodicity of Rotations\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eProof of the Ergodic Theorem\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eThe Continued-Fraction Transformation\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eDiophantine Approximation\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003eChapter5 CONVERGENCE OF DISTRIBUTIONS 349\u003c\/b\u003e\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e25. WEAK CONVERGENCE, 349\u003c\/b\u003e\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eDefinitions\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eUniform Distribution Modulo 1*\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eConvergence in Distribution\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eConvergence in Probability\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eFundamental Theorems\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eHelly's Theorem\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eIntegration to the Limit\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e26. CHARACTERISTIC FUNCTIONS\u003c\/b\u003e, \u003cb\u003e365\u003c\/b\u003e\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eDefinition\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eMoments and Derivatives\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eIndependence\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eInversion and the Uniqueness Theorem\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eThe Continuity Theorem\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eFourier Series*\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e27. THE CENTRAL LIMIT THEOREM\u003c\/b\u003e, \u003cb\u003e380\u003c\/b\u003e\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eIdentically Distributed Summands\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eThe Lindeberg and Lyapounov Theorems\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eDependent Variables*\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e28. INFINITELY DIVISIBLE DISTRIBUTIONS*\u003c\/b\u003e, \u003cb\u003e394\u003c\/b\u003e\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eVague Convergence\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eThe Possible Limits\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eCharacterizing the Limit\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e29. LIMIT THEOREMS IN \u003ci\u003eRk\u003c\/i\u003e\u003c\/b\u003e, \u003cb\u003e402\u003c\/b\u003e\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eThe Basic Theorems\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eCharacteristic Functions\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eNormal Distributions in \u003ci\u003eRk\u003c\/i\u003e\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eThe Central Limit Theorem\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e30. THE METHOD OF MOMENTS\u003c\/b\u003e*, \u003cb\u003e412\u003c\/b\u003e\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eThe Moment Problem\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eMoment Generating Functions\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eCentral Limit Theorem by Moments\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eApplication to Sampling Theory\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eApplication to Number Theory\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003eChapter6 DERIVATIVES AND CONDITIONAL PROBABILITY 425\u003c\/b\u003e\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e31. DERIVATIVES ON THE LINE*, 425\u003c\/b\u003e\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eThe Fundamental Theorem of Calculus\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eDerivatives of Integrals\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eSingular Functions\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eIntegrals of Derivatives\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eFunctions of Bounded Variation\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e32. THE RADON–NIKODYM THEOREM\u003c\/b\u003e, \u003cb\u003e446\u003c\/b\u003e\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eAdditive Set Functions\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eThe Hahn Decomposition\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eAbsolute Continuity and Singularity\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eThe Main Theorem\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e33. CONDITIONAL PROBABILITY\u003c\/b\u003e, \u003cb\u003e454\u003c\/b\u003e\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eThe Discrete Case\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eThe General Case\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eProperties of Conditional Probability\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eDifficulties and Curiosities\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eConditional Probability Distributions\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e34. CONDITIONAL EXPECTATION\u003c\/b\u003e, \u003cb\u003e472\u003c\/b\u003e\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eDefinition\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eProperties of Conditional Expectation\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eConditional Distributions and Expectations\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eSufficient Subfields*\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eMinimum-Variance Estimation*\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e35. MARTINGALES\u003c\/b\u003e, \u003cb\u003e487\u003c\/b\u003e\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eDefinition\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eSubmartingales\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eGambling\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eFunctions of Martingales\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eStopping Times\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eInequalities\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eConvergence Theorems\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eApplications: Derivatives\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eLikelihood Ratios\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eReversed Martingales\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eApplications: de Finetti's Theorem\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eBayes Estimation\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eA Central Limit Theorem*\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003eChapter7 STOCHASTIC PROCESSES 513\u003c\/b\u003e\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e36. KOLMOGOROV'S EXISTENCE THEOREM, 513\u003c\/b\u003e\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eStochastic Processes\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eFinite-Dimensional Distributions\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eProduct Spaces\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eKolmogorov's Existence Theorem\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eThe Inadequacy of \u003ci\u003eRT\u003c\/i\u003e\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eA Return to Ergodic Theory\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eThe Hewitt\u003cb\u003e–\u003c\/b\u003eSavage Theorem*\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e37. BROWNIAN MOTION\u003c\/b\u003e, \u003cb\u003e530\u003c\/b\u003e\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eDefinition\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eContinuity of Paths\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eMeasurable Processes\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eIrregularity of Brownian Motion Paths\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eThe Strong Markov Property\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eThe Reflection Principle\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eSkorohod Embedding\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eInvariance*\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e38. NONDENUMERABLE PROBABILITIES\u003c\/b\u003e, \u003cb\u003e558\u003c\/b\u003e\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eIntroduction\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eDefinitions\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eExistence Theorems\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eConsequences of Separability*\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eAPPENDIX 571\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eNOTES ON THE PROBLEMS 587\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eBIBLIOGRAPHY 617\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eINDEX 619\u003c\/p\u003e","brand":"John Wiley \u0026 Sons Inc","offers":[{"title":"Default Title","offer_id":48866365899095,"sku":"9781118122372","price":124.4,"currency_code":"GBP","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0817\/1739\/5799\/files\/9781118122372.jpg?v=1722278303","url":"https:\/\/bookcurl.com\/products\/probability-and-measure-9781118122372","provider":"Book Curl","version":"1.0","type":"link"}