本书的内容包括随机事件、一元和多元随机变量、随机变量的数字特征、随机变量序列的极限性质、随机样本、参数估计、假设检验和线性回归分析等。本书注重概率论与数理统计知识的系统性和完整性。本书的习题都是精挑细选的，有一定的代表性，有简单的习题也有难度较大的题目。
本书可作为高等学校非数学类专业概率论与数理统计课程的教材，也可作为数学类专业和非数学类专业的参考书。
- 前辅文
- 第一章 概率论中的基本概念
- 1.1 事件及其运算
- 1.2 古典概率与几何概率
- 1.3 条件概率与事件独立
- 1.4 全概率公式与Bayes公式
- 习题一
- 第二章 一元随机变量及其概率分布
- 2.1 随机变量的定义
- 2.2 离散型随机变量及常见离散分布
- 2.3 连续型随机变量及常见连续分布
- 2.4 随机变量的函数的概率分布
- 习题二
- 第三章 多元随机变量及其概率分布
- 3.1 多元随机变量的定义
- 3.2 边缘分布
- 3.3 条件概率分布
- 3.4 随机变量的独立性
- 3.5 多元随机变量的函数的概率分布
- 3.6 多元正态分布
- 习题三
- 第四章 随机变量的数字特征与极限性质
- 4.1 数学期望
- 4.2 方差
- 4.3 条件期望与条件方差
- 4.4 协方差与相关系数
- 4.5 其他数字特征
- 4.6 大数定律
- 4.7 中心极限定理
- 习题四
- 第五章 数理统计中的基本概念
- 5.1 样本与统计量
- 5.2 三大分布
- 5.3 正态总体样本均值与样本方差的分布
- 5.4 相关系数
- 习题五
- 第六章 参数估计
- 6.1 点估计
- 6.2 无偏性与有效性
- 6.3 相合性与渐近正态性
- 6.4 区间估计
- 习题六
- 第七章 假设检验
- 7.1 基本概念
- 7.2 重要参数检验
- 7.3 拟合优度检验
- 7.4 非参数检验
- 7.5 三大检验
- 7.6 假设检验与区间估计之间的关系
- 习题七
- 第八章 线性回归分析
- 8.1 基本概念
- 8.2 最小二乘估计
- 8.3 最小二乘估计的性质
- 8.4 模型系数的检验
- 8.5 预测
- 习题八
- 附录 外国人名译表
- 参考文献
