本书系统论述概率论和统计学的概念、方法、理论及其应用，是一部为高等院校本科生学习概率论和数理统计而编写的教材或教学参考书。本书不仅提供了这个学科领域的基本内容，而且叙述了在日常生活、自然科学、技术科学、人文社会科学及经济管理等各方面的应用例子。全书分为两册：概率论分册和统计学分册。概率论分册共五章，内容包括：随机事件与概率，随机变量与概率分布，随机向量，概率极限定理，随机过程。统计学分册共五章，内容包括：统计学中的基本概念，估计，假设检验，回归分析，统计决策和贝叶斯分析简介。本书恰当处理逻辑严谨性与生动直觉的辩证关系，使学生既有严谨的抽象思维能力，又对随机现象具有直觉想象力；认真贯彻理论联系实际，应用举例贴近时代生活；概率论部分强调了随机现象在社会生活和科学技术中的广泛性及所具有的内在规律，统计学部分则强调了其数据处理的功能，二者都以认识随机性、恰当处理随机性（包括决策和行动）为目标；内容选取上注意对难点进行化解，叙述通俗易懂，结构层次分明，使学生易于理解与掌握。
本书可作为高等学校理工类本科学生的教材或教学参考书，也可供经济管理和财经类等有关专业的研究生和从事统计计算的科技人员阅读。

陈家鼎 北京大学数学科学学院教授、博士生导师，1959年毕业于北京大学数学力学系。长期从事数理统计的教学和科研工作，研究方向是不完全数据的统计推断、序贯统计及其在可靠性工程上的应用，发表论文50多篇。曾任北京大学概率统计系系主任、北京大学数学科学学院副院长、中国概率统计学会理事长、中国统计学会副会长。主持完成“序贯分析”“生存分析与可靠性的若干前沿问题”等多项国家自然科学基金和教育部博士点基金项目。主编的教材《数理统计学讲义》获国家教委优秀教材一等奖(高等教育出版社，1995)。与郑忠国等合作的项目“可靠性评定的数学理论与应用”获北京市科技进步二等奖(2002)。

第六章 统计学中的基本概念
§6.1 引言
§6.2 若干基本概念
§6.3 若干统计问题
习题六
第七章 估计
§7.1 最大似然估计
§7.2 矩估计
§7.3 估计的无偏性
§7.4 无偏估计的优良性
§7.5 估计的相合性
§7.6 估计的渐近分布
§7.7 置信区间和置信限
习题七
第八章 假设检验
§8.1 问题的提法
§8.2 N-P引理和似然比检验
§8.3 单参数模型中的检验
§8.4 广义似然比检验和关于正态总体参数的检验
§8.5 关于比率的检验
§8.6 拟合优度检验
习题八
第九章 回归分析
§9.1 引言
§9.2 一元线性回归
§9.3 多元线性回归
§9.4 多元线性回归中的参数检验
§9.5 预测和控制
*§9.6 模型检验
*§9.7 变量选择
§9.8 方差分析
*§9.9 逻辑斯谛回归
习题九
第十章 统计决策和贝叶斯分析简介
§10.1 统计决策问题概述
§10.2 贝叶斯统计
§10.3 先验分布的确定
习题十
习题答案与提示
附表1 标准正态分布数值表
附表2 t分布临界值表
附表3 χ2分布临界值表
附表4 F分布临界值表
附表5 柯氏检验临界值表
参考文献
名词索引