全书共分10章，其中第1—5章是概率论部分，包括随机事件及其概率、随机变量及其分布、二维随机变量及其分布、随机变量的数字特征和二维正态分布、大数定律与中心极限定理；第6—9章是数理统计部分，包括统计量及其分布、参数估计、假设检验、线性回归分析与方差分析；第10章介绍了Excel与MATLAB在概率统计中的应用。

本书强调概率统计基本思想的悄然渗透、基本概念的自然引入和实际背景的深刻描述，行文深入浅出、注重细节；例题和习题的背景设置紧跟时代，并尽量与近年来的考研真题风格接近。本次修订进一步锤炼了各章节的引言及定义、性质和例题前的导语；调整了部分例题和习题；新增了Excel在概率统计中的应用等相关内容；新增了正文边注，并以二维码形式链接了与教材内容配套的数字化资源。

本书可作为高等学校非数学类专业的教材，也可以作为考研的复习参考书，还适合科技工作者自学与参考。

前辅文
第1章 随机事件及其概率
  §1.1 随机现象及其统计规律
   一、确定性现象和随机现象
   二、统计规律
   习题1.1
  §1.2 随机事件及其运算
   一、样本空间与样本点
   二、随机事件
   三、事件之间的关系
   四、事件的运算
   习题1.2
  §1.3 概率的公理化定义及概率的加法公式
   一、概率的公理化定义
   二、概率的基本性质
   三、概率的加法公式
   习题1.3
  §1.4 古典概率模型和几何概率模型
   一、古典概率模型
   *二、几何概率模型
   习题1.4
  §1.5 条件概率与乘法公式
   一、条件概率
   二、概率的乘法公式
   习题1.5
  §1.6 全概率公式与贝叶斯公式
   一、全概率公式
   二、贝叶斯公式
   习题1.6
  §1.7 事件的独立性与伯努利概型
   一、两个事件的独立性
   二、多个事件的独立性
   三、伯努利概型
   四、小概率原理
   习题1.7
第2章 随机变量及其分布
  §2.1 随机变量的概念及分布函数
   一、随机变量的概念
   二、用随机变量表示随机事件
   三、分布函数
   四、用分布函数表示概率
   习题2.1
  §2.2 离散型随机变量
   一、离散型随机变量的分布列
   二、分布列与分布函数的互化
   习题2.2
  §2.3 几种重要的离散型分布
   一、单点分布
   二、0-1分布
   三、二项分布
   四、泊松分布
   *五、超几何分布
   *六、几何分布
   习题2.3
  §2.4 连续型随机变量
   一、概率密度
   二、概率密度与分布函数的互化
   三、连续型分布中的概率计算
   习题2.4
  §2.5 几种重要的连续型分布
   一、均匀分布
   二、指数分布
   三、正态分布
   习题2.5
  §2.6 随机变量函数的分布
   一、离散型随机变量函数的分布
   二、连续型随机变量函数的分布
   习题2.6
第3章 二维随机变量及其分布
  §3.1 联合分布函数与边缘分布函数
   一、二维随机变量的概念
   二、联合分布函数
   三、边缘分布函数
   习题3.1
  §3.2 二维离散型随机变量
   一、联合分布列
   二、边缘分布列
   习题3.2
  §3.3 二维连续型随机变量
   一、联合概率密度
   二、二维连续型分布中的概率计算
   三、边缘概率密度
   习题3.3
  §3.4 随机变量的独立性
   一、两个随机变量的独立性
   二、有限个随机变量的独立性
   习题3.4
  §3.5 条件分布
   一、离散型情形
   二、连续型情形
   习题3.5
  §3.6 二维随机变量函数的分布
   一、二维离散型随机变量函数的分布
   二、二维连续型随机变量函数的分布
   三、二维混合型随机变量函数的分布
   习题3.6
第4章 随机变量的数字特征和二维正态分布
  §4.1 数学期望
   一、数学期望的定义
   二、常见分布的数学期望
   习题4.1
  §4.2 随机变量函数的数学期望
   一、一维随机变量函数的数学期望
   二、二维随机变量函数的数学期望
   三、数学期望的性质
   习题4.2
  §4.3 方差
   一、方差的定义
   二、方差的性质
   三、常见分布的方差
   习题4.3
  §4.4 协方差与相关系数
   一、协方差
   二、相关系数
   习题4.4
  §4.5 随机变量的其他数字特征
   一、矩
   二、分位数
   习题4.5
  §4.6 二维正态分布
   一、二维正态分布的定义
   二、二维正态分布的边缘分布和条件分布
   三、二维正态变量的相关系数
   四、相互独立的一维正态变量的线性函数
   五、二维正态变量分量的线性函数
   习题4.6
第5章 大数定律与中心极限定理
  §5.1 切比雪夫不等式
   习题5.1
  §5.2 大数定律
   一、依概率收敛
   二、三个大数定律
   习题5.2
  §5.3 中心极限定理
   一、独立同分布中心极限定理
   二、棣莫弗-拉普拉斯中心极限定理
   习题5.3
第6章 统计量及其分布
  §6.1 总体与样本
   一、总体和总体分布
   二、抽样和样本
   三、简单随机样本
   四、样本在统计推断中的作用
   习题6.1
  §6.2 统计量与经验分布函数
   一、统计量的定义
   二、几个常用的统计量
   三、经验分布函数
   习题6.2
  §6.3 统计推断中的三大分布
   一、χ2分布
   二、t分布
   三、F分布
   习题6.3
  §6.4 正态总体下的抽样分布定理
   一、单个正态总体的抽样分布定理
   二、两个正态总体的抽样分布定理
   习题6.4
第7章 参数估计
  §7.1 点估计
   一、点估计的概念
   二、替换原理和矩法估计
   三、最大似然原理和最大似然估计
   习题7.1
  §7.2 估计量评价的一般标准
   一、无偏性
   二、有效性
   三、相合性
   习题7.2
  §7.3 单个正态总体的区间估计
   一、区间估计的概念
   二、可靠度和精确度
   三、枢轴量法
   四、单个正态总体的区间估计
   习题7.3
  §7.4 两个正态总体的区间估计
   一、均值差μ1－μ2的区间估计
   二、方差比σ21/σ22的区间估计
   习题7.4
第8章 假设检验
  §8.1 假设检验的基本思想
   一、假设检验问题
   二、检验法则与拒绝域
   三、两类错误及其概率
   四、显著性检验
   习题8.1
  §8.2 单个正态总体的假设检验
   一、均值μ的假设检验
   二、方差σ2的假设检验
   *三、检验p值
   习题8.2
  §8.3 两个正态总体的假设检验
   一、均值差μ1－μ2的假设检验
   二、方差比σ21/σ22的假设检验
   习题8.3
  *§8.4 非参数假设检验
   一、χ2拟合优度检验
   二、独立性检验
   习题8.4
第9章 线性回归分析与方差分析
  §9.1 一元线性回归分析
   一、回归分析概述
   二、一元线性回归模型
   三、回归系数的最小二乘估计
   四、总偏差平方和分解公式
   五、回归方程的显著性检验
   六、因变量的预测
   习题9.1
  §9.2 多元线性回归分析
   一、多元线性回归模型
   二、回归方程的显著性检验
   习题9.2
  §9.3 方差分析
   一、方差分析概述
   二、单因素方差分析
   *三、无交互作用的双因素方差分析
   习题9.3
*第10章 Excel与MATLAB在概率统计中的应用
  §10.1 Excel在概率统计中的应用
   一、Excel数据分析工具库
   二、Excel常用概率分布计算
   三、Excel统计数据分析
   四、Excel中常用的其他统计函数
  §10.2 MATLAB在概率统计中的应用
   一、常用概率分布计算
   二、频率直方图
   三、最大似然估计和区间估计
   四、假设检验
   五、线性回归分析
   六、方差分析
习题答案与提示
附表
  附表1 泊松分布表
  附表2 标准正态分布表
  附表3 χ2分布分位数表
  附表4 t分布分位数表
  附表5 F分布分位数表
  附表6 K-S检验的临界值表
参考文献