《概率論與數(shù)理統(tǒng)計（第二版）/高等學(xué)校數(shù)學(xué)教材系列叢書》包括了概率論和數(shù)理統(tǒng)計的基本內(nèi)容：隨機(jī)事件與概率，隨機(jī)變量與概率分布，隨機(jī)變量的數(shù)字特征，隨機(jī)向量；抽樣和抽樣分布，參數(shù)估計。假設(shè)檢驗(yàn)，方差分析及回歸分析。
　　《概率論與數(shù)理統(tǒng)計（第二版）/高等學(xué)校數(shù)學(xué)教材系列叢書》敘述清楚，簡明易懂，重點(diǎn)突出，只要求讀者具有微積分和線性代數(shù)的知識即可學(xué)習(xí)《概率論與數(shù)理統(tǒng)計（第二版）/高等學(xué)校數(shù)學(xué)教材系列叢書》內(nèi)容。
　　《概率論與數(shù)理統(tǒng)計（第二版）/高等學(xué)校數(shù)學(xué)教材系列叢書》可供高等院校相關(guān)專業(yè)學(xué)生及電大、網(wǎng)絡(luò)教育、自學(xué)考試等有關(guān)層次學(xué)生使用，也可作為有關(guān)技術(shù)人員的自學(xué)參考書。

第一部分 概率論
引言
第一章 排列與組合
1．1 排列
1．1．1 全排列
1．1．2 選排列
1．1．3 有重復(fù)的排列
1．2 組合
習(xí)題一
第二章 隨機(jī)事件與概率
2．1 隨機(jī)事件
2．1．1 隨機(jī)試驗(yàn)與樣本空間
2．1．2 隨機(jī)事件
2．1．3 事件問的關(guān)系與運(yùn)算
2．1．4 事件運(yùn)算的簡單性質(zhì)
2．2 概率的古典定義
2．3 古典概率的計算
2．4 概率的公理化
2．4．1 概率的公理化定義
2．4．2 概率的性質(zhì)
2．5 條件概率與事件的獨(dú)立性
2．5．1 條件概率
2．5．2 事件的獨(dú)立性
2．6 全概率公式與貝葉斯公式
2．6．1 全概率公式
2．6．2 貝葉斯（Bayes）公式
2．7 貝努里概型
習(xí)題二
第三章 隨機(jī)變量與概率分布
3．1 隨機(jī)變量的概念
3．2 離散型隨機(jī)變量
3．2．1 離散型隨機(jī)變量概率分布的概念
3．2．2 幾類常見離散型隨機(jī)變量的概率分布
3．3 隨機(jī)變量的分布函數(shù)
3．4 連續(xù)型隨機(jī)變量
3．4．1 概率密度函數(shù)的概念
3．4．2 幾種重要的連續(xù)型隨機(jī)變量的分布
3．5 隨機(jī)變量函數(shù)的分布
3．5．1 X是離散型的情形
3．5．2 X是連續(xù)型的情形
習(xí)題三
第四章 隨機(jī)變量的數(shù)字特征
4．1 離散型隨機(jī)變量的數(shù)學(xué)期望
4．1．1 基本概念
4．1．2 幾個常用分布的期望
4．2 連續(xù)型隨機(jī)變量的數(shù)學(xué)期望
4．2．1 定義
4．2．2 幾個常用分布的期望
4．3 數(shù)學(xué)期望的性質(zhì)及隨機(jī)變量函數(shù)的期望
4．3．1 數(shù)學(xué)期望的性質(zhì)
4．3．2 隨機(jī)變量函數(shù)的期望公式
4．4 方差及其性質(zhì)
4．4．1 方差的概念及計算公式
4．4．2 常用分布的方差
4．4．3 方差的簡單性質(zhì)
4．4．4 切比雪夫（Chebyshev）不等式
習(xí)題四
第五章 隨機(jī)向量
5．1 二維隨機(jī)向量
5．1．1 分布函數(shù)與邊緣分布
5．1．2 二維離散隨機(jī)向量
5．1．3 二維連續(xù)隨機(jī)向量
5．2 隨機(jī)變量的獨(dú)立性
5．2．1 隨機(jī)變量的獨(dú)立性
5．2．2 兩個隨機(jī)變量函數(shù)的分布
5．3 隨機(jī)向量的數(shù)字特征
5．3．1 兩個隨機(jī)變量函數(shù)的數(shù)學(xué)期望
5．3．2 期望與方差的性質(zhì)
5．3．3 協(xié)方差
5．3．4 相關(guān)系數(shù)
5．4 大數(shù)定律和中心極限定理
習(xí)題五

第二部分 數(shù)理統(tǒng)計
引言
第一章 抽樣和抽樣分布
1．1 基本概念
1．1．1 總體及其分布
1．1．2 樣本（簡單隨機(jī)樣本）
1．1．3 樣本分布
1．1．4 統(tǒng)計量（樣本數(shù)字特征）
1．2 抽樣分布
1．2．1 正態(tài)總體樣本均值的分布
1．2．2 x2分布
1．2．3 t分布（Student分布）
1．2．4 F分布
1．2．5 正態(tài)總體的樣本均值與樣本方差的分布
習(xí)題一
第二章 參數(shù)估計
2．1 參數(shù)的點(diǎn)估計
2．1．1 矩估計法
2．1．2 極大似然估計法
2．2 估計量的評價標(biāo)準(zhǔn)
2．2．1 無偏性
2．2．2 有效性
2．2．3 一致性
2．2．4 均方誤差
2．3 正態(tài)總體均值與方差的區(qū)間估計
2．3．1 區(qū)間估計概述
2．3．2 單個正態(tài)總體均值μ、方差σ2、比例p的區(qū)間估計
2．3．3 兩個正態(tài)總體均值差的估計
2．3．4 兩個正態(tài)總體方差比的置信區(qū)間
習(xí)題二
第三章 假設(shè)檢驗(yàn)
3．1 假設(shè)檢驗(yàn)與兩類錯誤
3．1．1 假設(shè)檢驗(yàn)
3．1．2 兩類錯誤
3．2 正態(tài)總體均值的假設(shè)檢驗(yàn)
3．2．1 單個總體N（μ，σ2）的均值μ的檢驗(yàn)
3．2．2 兩個正態(tài)總體均值差的檢驗(yàn)——t檢驗(yàn)
3．3 正態(tài)總體方差的假設(shè)檢驗(yàn)
3．3．1 單個正態(tài)總體σ2的檢驗(yàn)——x2檢驗(yàn)
3．3．2 兩個總體方差相等的檢驗(yàn)——F檢驗(yàn)
習(xí)題三
第四章 方差分析及回歸分析
4．1 一元方差分析
4．1．1 單因素試驗(yàn)
4．1．2 方差分析的Excel應(yīng)用
4．2 一元線性回歸
4．2．1 一元線性回歸
4．2．2 對a、b的估計
4．2．3 回歸分析的Excel應(yīng)用
4．2．4 σ2的估計
4．3 一元線性回歸中的假設(shè)檢驗(yàn)和預(yù)測
4．3．1 回歸模型的檢驗(yàn)
4．3．2 預(yù)測
4．3．3 可化為線性回歸的例子
習(xí)題四

習(xí)題答案
附錄一 標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布表
附錄二 泊松分布表
附錄三 t分布表
附錄四 x2分布表
附錄五 F分布表