本书分为三部分,其中1-5章为概率论部分,包括概率论的基本概念、一维和二维随机变量及其分布、随机变量的数字特征、大数定律和**极限定理等;6-10章为数理统计部分,包括数理统计的基本概念、参数估计、假设检验、回归分析与方差分析、贝叶斯估计等;11、12章为应用部分,包括概率论与数理统计在实际中的应用以及统计分析软件SAS的简单介绍与应用举例。每章后配备了练习题,书末提供参考答案。

第1章 概率论的基本概念
1.1 随机事件与样本空间
1.1.1 随机现象与随机试验
1.1.2 样本空间与随机事件
1.1.3 事件的关系与运算
1.2 随机事件的概率
1.2.1 概率的统计定义
1.2.2 概率的古典定义
1.2.3 概率的几何定义
1.3 概率的公理化定义及性质
1.4 条件概率与概率公式
1.4.1 条件概率
1.4.2 概率的三个基本公式
1.5 事件的独立性与伯努利概型
1.5.1 两个事件的独立性
1.5.2 多个事件的独立性
1.5.3 伯努利概型
1.6 概率计算杂例
习题1
第2章 一维随机变量及其分布
2.1 随机变量
2.2 离散型随机变量及其分布律
2.2.1 离散型随机变量的分布律
2.2.2 常用离散型随机变量
2.3 随机变量的分布函数
2.4 连续型随机变量的概率密度
2.4.1 连续型随机变量
2.4.2 常见连续型随机变量
2.5 随机变量函数的分布
习题2
第3章 多维随机变量及其分布
3.1 二维随机变量
3.2 二维离散型随机变量
3.2.1 联合分布律
3.2.2 边缘分布律
3.2.3 条件分布律
3.3 二维连续型随机变量
3.3.1 联合概率密度
3.3.2 边缘概率密度
3.3.3 条件概率密度
3.4 随机变量的边缘分布与独立性
3.5 随机变量函数的分布
3.5.1 随机变量之和的分布
3.5.2 随机变量的*大值