本书共分11章，前4章介绍了概率论的基本内容，包括随机事件及其概率、随机变量及其分布、随机变量的数字特征和极限定理。接下来的4章介绍了数理统计的基本内容，主要介绍了数理统计的基本概念与抽样分布、参数估计、假设检验和方差分析与回归分析。第9章和第10章介绍了随机过程的相关内容，主要包括随机过程及其分类，平稳过程。最后一章介绍了常用统计软件及其应用。各章均配有习题，书后给出了习题答案和附表。
本书可作为高等学校工科本科学生概率论与数理统计课程的教材，也可供工程技术人员参考。
- 第1章 随机事件及其概率
- §1.1 随机事件的概念
- §1.2 事件的关系和运算
- §1.3 随机事件的概率
- §1.4 条件概率 全概率公式 Bayes公式
- §1.5 事件的独立性
- 习题一
- 第2章 随机变量及其分布
- §2.1 一维随机变量及其分布
- §2.2 多维随机变量及其分布
- §2.3 随机变量的函数及其分布
- 习题二
- 第3章 随机变量的数字特征
- §3.1 随机变量的数学期望
- §3.2 随机变量的方差和矩
- §3.3 协方差与相关系数
- 习题三
- 第4章 极限定理
- §4.1 随机变量序列的收敛性
- §4.2 大数定律
- §4.3 中心极限定理
- 习题四
- 第5章 数理统计的基本概念与抽样分布
- §5.1 基本概念
- §5.2 常用统计分布
- §5.3 抽样分布
- 习题五
- 第6章 参数估计
- §6.1 参数的点估计
- §6.2 估计量的优良性准则
- §6.3 参数的区间估计
- 习题六
- 第7章 假设检验
- §7.1 假设检验的基本概念
- §7.2 正态总体参数的假设检验
- §7.3 非正态总体参数的假设检验
- §7.4 分布的假设检验
- 习题七
- 第8章 方差分析与回归分析
- §8.1 单因素方差分析
- §8.2 一元线性回归分析
- §8.3 可线性化的非线性回归模型
- 习题八
- 第9章 随机过程及其分类
- §9.1 基本概念
- §9.2 随机过程的统计描述
- §9.3 随机过程的分类
- §9.4 泊松过程
- §9.5 马尔可夫链
- 习题九
- 第10章 平稳过程
- §10.1 平稳随机过程的概念
- §10.2 平稳过程的简单性质
- §10.3 协方差函数的谱分解
- §10.4 遍历性
- 习题十
- 第11章 常用统计软件及其应用
- §11.1常用三种统计专业软件介绍
- §11.2 MATLAB统计工具箱的应用
- 习题答案
- 附录
- 附表1 泊松分布表
- 附表2 正态分布表
- 附表3 t分布上侧分位数表
- 附表4 X2分布临界值表
- 附表5 F分布临界值表(α=0.05)
- 附表6 F分布临界值表(α=0.10)
- 附表7 F分布临界值表(α=0.01)
- 附表8 F分布临界值表(α=0.025)
- 附表9 相关系数临界值表
- 参考文献
