本书的大部分内容在安徽工业大学理工类专业讲授过多次。我们写作的指导思想是：考虑到初学者往往对本课程的一些重要概念的实质领会感到困难，故在编写过程，尽量注意贯彻由浅入深、循序渐时和融会贯通的原则，力求既注重基本概念、基本理论和基本方法的阐述，又注重学生基本运算能力的训练和分析问题、解决问题能力的培养。
概率论与数理统计和现实生活非常贴近，本书在系统介绍概率统计的基本理论和方法的同时，尽力收集来自社会科学、工程技术、医学、经济与金融、自然科学等领域的实际问题，进而讲解概率统计学是如何解决这些问题的，从而使本书更具有时代气息。由此，学生不仅感受到概率统计的实用性，还会促使学生联想本专业的问题，激发学习和研究兴趣。本书编写了大量例题，有些事例是我们日常教学和在考研辅导中收集起来的。

1 随机事件与概率
1.1 基本概念
1.2 随机事件的概率
1.3 概率的定义与性质
1.4 条件概率
1.5 事件的独立性与相关性
综合例题
2 一维随机变量及其分布
2.1 随机变量及其分布
2.2 离散型随机变量的分布函数
2.3 离散型随机变量的概率函数（概率分布）
2.4 连续型随机变量及其概率密度
2.5 随机变量的函数的分布
综合例题
3 多维随机变量及其分布
3.1 二维随机变量及其分布
3.2 边缘分布
3.3 二维随机主量条件分布
3.4 随机变量的独立性
3.5 二维随机变量的函数分布
综合例题
4 随机变量的数字特征
4.1 数学期望
4.2 中位数、众数和分位数
4.3 方差
4.4 协方差及相关系数
4.5 矩、协方差矩阵
4.6 加归直线
综合例题
5 大数定律与**极限定理
5.1 大数定律
5.2 **极限定理
综合例题
6 数理统计学的基本概念
6.1 数理统计学的基本概念
6.2 正态样本统计量的抽样分布
综合例题
7 参数估计
7.1 点估计概述
7.2 基于截尾样本的极大似然估计
7.3 估计量优良性的评选标准
7.4 参数的区间估计
综合例题
8 假设检验
8.1 假设检验的基本概念
8.2 正态总体数的假设检验
8.3 似然比检验
8.4 两种类型的错误
8.5 功效函数、用校本容量n来控制第二类错误
8.6 拟合度检验
综合例题
习题答案
附表