本書系統地介紹了概率論與數理統計的基本概念、基本理論和基本方法.主要包括隨機事件及其概率、隨機變量及其分布、多維隨機變量及其分布、隨機變量的數字特征、極限定理、樣本和抽樣分布、參數估計、假設檢驗及方差分析與回歸分析等內容.
本書自2009年7月出版以來，除了作為本校非數學類理工科各專業及經濟管理類各專業學習概率論與數理統計課程的教材以外，也被其他一些院校所采用，取得了良好的效果。但一本好的教材只有在反復教學實踐的基礎上不斷修改，才能日臻完善。
借本書再版的機會，作者根據數年的教學實踐和對本書第一版多年的試用，對原書的部分內容作了適當的修訂，改寫了部分章節的內容，補充了近年來碩士研究生入學考試屢屢涉及的帕斯卡分布，增補了比較實用的方差分析理論與方法，使全書的內容更為系統和完善，
本次修訂，雖然工作十分認真和細致，但囿于編者的水平，書中難免會有許多不妥或疏漏，誠望各位讀者不吝指正。
第二版前言
第一版前言
第1章 隨機事件及其概率 1
1.1 隨機試驗和樣本空間 1
1.2 事件的運算和關系 3
1.3 古典概型與幾何概率7
1.4 概率的公理化定義 13
1.5 條件概率 16
1.6 事件的獨立性 22
習題1 25
第2章 隨機變量及其分布 29
2.1 隨機變量與分布函數 29
2.2 離散型隨機變量 31
2.3 連續型隨機變量 40
2.4 隨機變量函數的分布 49
習題2 53
第3章 多維隨機變量及其分布 56
3.1 二維隨機變量的分布 56
3.2 邊緣分布 62
3.3 條件分布 67
3.4 隨機變量的獨立性 71
3.5 多維隨機變量函數的分布 74
習題3 79
第4章 隨機變量的數字特征 83
4.1 隨機變量的數學期望 83
4.2 隨機變量的方差 90
4.3 協方差和相關系數 95
4.4 隨機變量的矩 100
習題4 101
第5章 極限定理 104
5.1 大數定律 104
5.2 中心極限定理 108
習題5 110
第6章 樣本和抽樣分布 113
6.1 總體和樣本 113
6.2 抽樣分布 118
習題6 125
第7章 參數估計 128
7.1 矩估計和極大似然估計 128
7.2 估計量的優良性 136
7.3 區間估計 139
習題7 147
第8章 假設檢驗 149
8.1 參數假設檢驗的問題與方法 149
8.2 正態總體參數的假設檢驗 152
8.3 單側假設檢驗 161
8.4 總體分布的假設檢驗 164
習題8 167
第9章 方差分析與回歸分析 170
9.1 單因素方差分析 170
9.2 元線性回歸 174
9.3 多元線性回歸 182
習題9 184
部分習題答案 187
參考文獻 196
附表 197
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