1.- Introducción 2.- Acerca de la naturaleza del azar: "azar-ignorancia" versus "azar-absoluto" 3.- La naturaleza de la probabilidad 3.1.- La interpretación clásica 3.2.- La interpretación frecuencista 3.3.- La interpretación logicista 3.4.- La interpretación subjetivista 3.5.- La interpretación propensionalista 4.- Los comienzos de la teoría de la probabilidad

Capítulo II.- La axiomática clásica y algunos teoremas básicos de la teoría de la probabilidad

1.- La necesidad de axiomatización 2.- La axiomática clásica 2.1.- Definiciones 2.2.- Los axiomas clásicos 3.- La relación de independencia estocástica 4.- El teorema de la probabilidad total 5.- Algunos problemas clásicos 5.1.- El problema de la división de las apuestas o del valor de un juego 5.2.- El Primer Problema de Huygens 5.3.- El Segundo Problema de Huygens 5.4.- El Quinto Problema de Huygens o "Problema de la ruina de los jugadores" 5.5.- El Problema de J. Bernoulli sobre el juego de pelota 5.6.- El Vigésimo Problema de J. Bernoulli 5.7.- El Décimo-octavo Problema de de Moivre o "Problema de la ocupación" 5.8.- El Problema de las "rachas"

Capítulo III.- Las variables aleatorias

1.- Las variables aleatorias unidimensionales 1.1.Definición 1.2.- Las variables aleatorias unidimensionales discretas 1.3.- Las variables aleatorias unidimensionales continuas 2.- Las variables aleatorias de más de una dimensión 2.1.- Las variables aleatorias multidimensionales continuas 2.2.- Las variables aleatorias multidimensionales discretas 3.- Igualdad y semejanza de variables aleatorias 4.- La distribución de probabilidades condicionadas y la independencia de las variables aleatorias 5.- Funciones de variables aleatorias 6.- Valores esperados o "momentos" de una variable aleatoria 6.1.- La esperanza matemática 6.1.1.Definición 6.1.2.- Propiedades 6.1.3.- Algo más acerca de la evaluación de probabilidades de eventos equiprobables a partir de frecuencias observadas 6.2.- Otras medidas de posición 6.3.- La varianza 6.3.1.- Definición 6.3.2.Propiedades 6.4.- Los momentos factoriales 6.5.- El coeficiente de correlación lineal 6.6.- La asimetría 6.7.La kurtosis 6.8.- La esperanza matemática condicionada 6.8.1.- Definición 6.8.2.- Propiedades 6.9.- La varianza condicionada 6.9.1.- Definición 6.9.2.- Una propiedad 6.10.La covarianza condicionada 6.10.1.- Definición 6.10.2.- Una propiedad 7.- La convergencia estocástica 7.1.- La convergencia casi-con-certeza 7.1.1.- Definición 7.1.2.- Un teorema de existencia 7.2.- La convergencia en-distribución 7.2.1.- Definición 7.2.2.- Algunos teoremas fundamentales 7.3.- La convergencia en-probabilidad 7.3.1.- Definición 7.3.2.- Algunos teoremas fundamentales 7.4.- La convergencia en-los-momentos 7.4.1.- Definición 7.4.2.- Algunos teoremas fundamentales 7.5.- La convergencia completa 8.- La función característica 8.1.- Definición 8.2.- Propiedades 8.3.Análisis de las condiciones de unicidad de los momentos 8.4.- Algunos teoremas particulares de inversión de la función característica 9.- La función generatriz de momentos 9.1.- Definición 9.2.- Propiedades 9.3.- La función generatriz de momentos-factoriales 9.4.- La función generatriz de semi-invariantes 10.- La función generatriz de probabilidades 10.1.- Definición 10.2.- Propiedades

Capítulo IV.- Algunas variables aleatorias de características especiales

1.- El esquema de pruebas repetidas 1.1.- La variable binomial 1.1.1.- Definición 1.1.2.- Las funciones generatrices y los momentos 1.1.3.- Las aproximaciones a la distribución binomial 1.1.4.- Una aplicación biométrica: El proceso de muerte lineal 1.1.5.- Una aplicación al análisis del mercado de capitales: El modelo binomial de Sharpe para la valuación del precio de una opción 1.2.- La variable multinomial 1.2.1.- Definición 1.2.2.- Las funciones generatrices y los momentos 1.2.3.- Las aproximaciones a la distribución multinomial 1.2.4.- Una aplicación econométrica: Un modelo para el estudio de expectativas inflacionarias basa