本书内容包括概率论的基本概念和方法，数理统计的点估计、区间估计、参数和非参数假设检验以及线性回归等内容。本书的特点是突出统计思想，对基本概念和方法都有如何理解、应用的阐述和例子，例子和习题大部分来自实际生活，有助于读者把统计方法用于实际数据的处理和解读。
每章后都有大量的习题供读者练习以巩固相关的概念，还提供了开阔读者视野的扩展阅读材料。重点概念和方法配备了视频讲解和在线模拟实验。
本书可以作为理工科专业概率论与数理统计课程的教材，也可以供金融工程、大数据、生物统计等业内工程技术人员和科学研究人员参考。

第一章 事件及其概率
1.1 概率论简史
1.2 随机试验和随机事件
1.3 概率的定义和性质
1.4 条件概率
1.5 独立性
1.6* 扩展进阶：求概率的一些方法
1.7 扩展阅读1：贝叶斯公式和垃圾邮件识别
1.8 扩展阅读2：三门问题
本章总结
习题
第二章 随机变量及其分布
2.1 随机变量的概念
2.2 离散型随机变量的分布
2.3 连续型随机变量的分布
2.4 随机变量函数的分布
2.5 扩展阅读：正态分布的由来
本章总结
习题
第三章 多维随机变量及其分布
3.1 多维随机变量及其分布
3.2 边缘（际）分布
3.3 条件分布
3.4 相互独立的随机变量
3.5 随机向量函数的分布
3.6 扩展阅读：辛普森悖论
本章总结
习题
第四章 随机变量的数字特征和极限定理
4.1 数学期望和中位数
4.2 方差和矩
4.3 熵的基本概念
4.4 大数定律和中心极限定理
4.5 扩展阅读：数学期望的计算
本章总结
习题
第五章 统计学基本概念
5.1 统计学发展简史
5.2 基本概念
5.3 抽样分布
5.4 扩展阅读1：民意调查
5.5 扩展阅读2：双盲对照试验
本章总结
习题
第六章 参数点估计
6.1 参数点估计的概念
6.2 矩估计法
6.3 最大似然估计
6.4 优良性准则
6.5 点估计量的大样本理论
6.6 扩展阅读：德军坦克问题
本章总结
习题
第七章 区间估计
7.1 基本概念
7.2 枢轴变量法
7.3 大样本方法
7.4 自助法置信区间
7.5 置信限
7.6 扩展阅读：“足球赛会杀人”的真假
本章总结
习题
第八章 假设检验
8.1 问题的提法和基本概念
8.2 正态总体参数检验
8.3 比例p的检验
8.4 似然比检验
8.5 p值
8.6 扩展阅读：多重假设检验
本章总结
习题
第九章 非参数假设检验
9.1 拟合优度检验
9.2 威尔科克森秩和检验
9.3 符号检验
9.4 其他非参数检验概述
9.5 扩展阅读：正态性检验
本章总结
习题
第十章 相关分析和回归分析
10.1 相关分析
10.2 回归分析
10.3 多元回归中自变量的选择和模型诊断简述
10.4 扩展阅读：相关与因果
10.5 附录
本章总结
习题
索引
附表
附表1 标准正态分布表
附表2 t分布表
附表3 x2分布表
附表4 F分布表
附表5 泊松分布表
附表6 符号检验临界值表
附表7 秩和检验临界值表
参考文献