《新编概率论与数理统计（第2版）》是培养学生利用随机思维模式看待和处理随机现象的一门重要数学基础课程。它与“高等数学”和“线性代数”所使用的确定思维模式一起，共同构成了人们认识世界的两大主要思维方式。随着社会的不断发展和进步，不但在教育界，同时在学术理论界和实际应用界，人们都认识到随机思维模式和随机处理思想的重要性。
随机事件与概率
1.1 随机事件及其运算
1.1.1 随机现象与样本空间
1.1.2 随机事件与随机变量
1.1.3 事件关系与运算
1.2 概率的定义及性质
1.2.1 概率的统计定义与几何定义
1.2.2 概率的古典定义
1.2.3 概率的公理化定义及性质
1.3 条件概率与独立性
1.3.1 条件概率与乘法公式
1.3.2 事件独立性和试验独立性
1.4 全概率公式与贝叶斯公式
1.4.1 全概率公式与贝叶斯公式
1.4.2 应用案例及分析
本章小结
思考题
习题
抽样数据的描述统计和随机变量的概率分布
2.1 抽样数据的描述统计
2.1.1 频率与累计频率
2.1.2 样本数据分布中心的描述
2.1.3 样本数据离散程度的描述
2.1.4 Excel软件的使用与显示
2.2 随机变量及其概率分布
2.2.1 随机变量的（可测性）定义及其分布函数
2.2.2 离散型随机变量及其分布律
2.2.3 连续型随机变量及其密度函数
2.3 随机变量的数学期望
2.3.1 数学期望的定义
2.3.2 数学期望的性质
2.4 随机变量的方差
2.4.1 方差的定义
2.4.2 方差的性质
2.5 常用随机变量的分布
2.5.1 离散型随机变量
2.5.2 连续型随机变量
2.6 应用案例及分析
本章小结
思考题
习题二
随机向量及其函数的概率分布
3.1 随机向量及其联合分布
3.1.1 随机向量及其联合分布函数
3.1.2 离散型随机变量的联合概率分布
3.1.3 连续型随机变量的联合密度函数
3.2 边际分布、条件分布及统计独立性
3.2.1 二维随机向量的边际分布
3.2.2 二维随机向量的条件分布
3.2.3 随机变量间的统计独立性
3.3 二维随机向量的数字特征
3.3.1 二维随机向量的数学期望与条件数学期望
3.3.2 二维随机向量的方差
3.3.3 矩与相关系数
3.4 随机变量（向量）函数的概率分布
3.4.1 随机变量函数的分布
3.4.2 随机向量函数的分布
3.5 应用案例及分析
本章小结
思考题
……
随机变量序列的极限分布
数理统计中的统计量及其分布
参数估计
假设检验
应用回归分析
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