本书由两大部分组成：第一部分是概率论的基础知识，包括概率的公理、概率分布、概率密度、随机变量函数的分布、大数定律与中心极限定理；第二部分是数理统计基础，包括样本概念、抽样分布、参数估计和假设检验.本书强调概率统计方法的应用，尤其是在军事领域的运用，设置了一些有理论或实践意义的研讨专题.本书可供普通高等学校工科和经管类专业使用，也可供相关领域的科研人员和工程技术人员参考.
概率论与数理统计是一门应用性很强的学科，是学习现代科学技术的重要理论基础.目前，概率论与数理统计的理论和方法几乎涉及所有工程技术领域，并在医药、农林、经济和社会保障等领域有广泛的应用.
为了适应新修订的人才培养方案，体现为战略预警体系培养人才的建院特色，适应现代大学数学教学改革的发展潮流，编者在分析雷达工程、指挥自动化、电子对抗等专业需求的基础上，结合多年教学实践，编写了《概率论与数理统计》教材.
本书主要特点如下：
1. 淡化理论推导，突出基础应用
概率论与数理统计作为一门独立的数学学科有其完整的理论体系，若追求数学体系的完整性，则与新人才培养方案相悖.在本教材的编写中，我们淡化了理论推导，不追求数学理论体系的完整性，而通过设置大量例题，尤其是具有军事背景的例题和专题，突出理论和方法的应用.
2. 增加研讨专题，体现军事特色 概率论与数理统计是一门应用性很强的学科，是学习现代科学技术的重要理论基础.目前，概率论与数理统计的理论和方法几乎涉及所有工程技术领域，并在医药、农林、经济和社会保障等领域有广泛的应用.
为了适应新修订的人才培养方案，体现为战略预警体系培养人才的建院特色，适应现代大学数学教学改革的发展潮流，编者在分析雷达工程、指挥自动化、电子对抗等专业需求的基础上，结合多年教学实践，编写了《概率论与数理统计》教材.
本书主要特点如下：
1. 淡化理论推导，突出基础应用
概率论与数理统计作为一门独立的数学学科有其完整的理论体系，若追求数学体系的完整性，则与新人才培养方案相悖.在本教材的编写中，我们淡化了理论推导，不追求数学理论体系的完整性，而通过设置大量例题，尤其是具有军事背景的例题和专题，突出理论和方法的应用.
2. 增加研讨专题，体现军事特色
本教材在大部分章节的最后都设置了专门的研讨专题，针对一些能够用本章所学内容解决的、有趣的或有重要理论或实践意义的专题，进行讨论，使读者在理解本章理论方法的同时，了解该方法在相关领域的应用.
3. 融入数学实验，体现改革趋势
将数学建模和数学实验思想融入数学主干课教学，是大学数学课程建设的发展趋势和潮流，是数学教学信息化的内在要求.我们通过研讨专题，将专题用数学建模的方式加以讨论，并对某些专题给出了Matlab程序，使学员能够真正动手用所学理论方法解决实际问题.
本书共7章.第1章介绍基本的概率模型；第2章介绍一维随机变量及其分布，同时还包含数字特征；第3章介绍多维随机变量及其分布；第4章介绍极限定理；第5章介绍样本和抽样分布；第6章介绍参数估计基本内容；第7章介绍假设检验的基本框架和基于正态总体的假设检验基础.
本教材由杨延飞主编，方承胜主审.编写分工如下：杨延飞负责引言、第1章和第4章，胡欣负责第2章，何剑负责第3章，王中艳、刘清国负责第5章，刘彩霞负责第6章，王中艳、蔡泽彬负责第7章，全书由杨延飞负责统稿.在编写的过程中，参考了国内外众多教材和书籍，借鉴和吸收了相关成果，在此表示感谢.
由于作者水平有限，书中有错误和不妥之处，敬请读者批评指正.
第一篇 概率论
第1章 随机事件及其概率(3)
1.1 随机事件(3)
1.1.1 随机试验和样本空间(3)
1.1.2 随机事件及其运算(4)
1.2 概率的定义和性质(7)
1.3 概率的确定方法(9)
1.3.1 确定概率的频率方法(9)
1.3.2 确定概率的古典方法(10)
1.3.3 确定概率的几何方法(12)
1.4 条件概率、全概率公式和贝叶斯公式(14)
1.4.1 条件概率(14)
1.4.2 全概率公式和贝叶斯公式(16)
1.5 独立性(18)
1.6 研讨专题(21) 第一篇 概率论
第1章 随机事件及其概率(3)
1.1 随机事件(3)
1.1.1 随机试验和样本空间(3)
1.1.2 随机事件及其运算(4)
1.2 概率的定义和性质(7)
1.3 概率的确定方法(9)
1.3.1 确定概率的频率方法(9)
1.3.2 确定概率的古典方法(10)
1.3.3 确定概率的几何方法(12)
1.4 条件概率、全概率公式和贝叶斯公式(14)
1.4.1 条件概率(14)
1.4.2 全概率公式和贝叶斯公式(16)
1.5 独立性(18)
1.6 研讨专题(21)
1.6.1 信封之谜(21)
1.6.2 敏感性问题调查方法的原理(24)
习题1(25)
第2章 随机变量及其分布(29)
2.1 随机变量(29)
2.2 离散型随机变量及其分布律(30)
2.2.1 0-1分布(31)
2.2.2 二项分布(32)
2.2.3 泊松分布(33)
2.3 随机变量的分布函数(35)
2.4 连续型随机变量及其概率密度(38)
2.4.1 概率密度函数的定义与性质(38)
2.4.2 重要的连续型分布(40)
2.5 随机变量的函数的分布(46)
2.6 随机变量的数学期望(50)
2.6.1 数学期望的概念(50)
2.6.2 随机变量函数的数学期望(53)
2.7 随机变量的方差、标准差和矩(55)
2.7.1 方差与标准差(55)
2.7.2 随机变量的矩(59)
2.8 研讨专题(59)
2.8.1 二战德军坦克数估计(59)
2.8.2 路灯更换问题(61)
习题2(64)
第3章多维随机变量及其分布(67)
3.1二维随机变量(67)
3.1.1二维随机变量及其分布函数(67)
3.1.2二维离散型随机变量及其分布律(68)
3.1.3二维连续型随机变量及其概率密度(69)
3.2边缘分布和随机变量的独立性(72)
3.2.1边缘分布(72)
3.2.2随机变量的独立性(74)
3.3二维随机变量函数的分布(76)
3.4二维随机变量的数字特征(80)
3.4.1二维随机变量函数的期望(80)
3.4.2协方差和相关系数(82)
3.5研讨专题(85)
3.5.1对相关系数的进一步解释(85)
3.5.2投资组合及其风险(86)
习题3(88)
第4章大数定律和中心极限定理(92)
4.1大数定律(92)
4.2中心极限定理(96)
习题4(98)
第二篇数 理 统 计
第5章抽样分布(103)
5.1总体、样本和统计量(103)
5.2抽样分布(105)
5.2.1χ2分布(105)
5.2.2t分布(107)
5.2.3F分布(109)
5.2.4正态总体的抽样分布(110)
习题5(111)
第6章参数估计(114)
6.1点估计(114)
6.1.1点估计的含义(114)
6.1.2矩估计法(115)
6.1.3极大似然估计法(117)
6.2估计量优劣的评选标准(123)
6.2.1无偏性(123)
6.2.2有效性(124)
6.2.3相合性(一致性)(125)
6.3区间估计(125)
6.3.1置信区间的概念(126)
6.3.2单个正态总体期望与方差的区间估计(127)
6.3.3两个正态总体均值差与方差比的区间估计(130)
6.3.4单侧置信区间(133)
6.4研讨专题(136)
6.4.1鱼塘中鱼数的估计问题(136)
习题6(138)
第7章假设检验(141)
7.1假设检验概述和对单个正态总体均值的假设检验(141)
7.1.1假设检验问题(141)
7.1.2假设检验的基本思想与两类错误(142)
7.1.3单个正态总体均值的假设检验(143)
7.2单个正态总体方差和两个正态总体的假设检验(147)
7.2.1对单个正态总体方差σ2的检验（χ2检验）(148)
7.2.2两个正态总体的检验(150)
7.3研讨专题(153)
7.3.1“接受原假设”的真谛(153)
7.3.2显著性水平与第二类错误(155)
习题7(158)
附表1几种常用的概率分布表(161)
附表2标准正态分布表(163)
附表3泊松分布表(165)
附表4χ2分布表(166)
附表5t分布表(168)
附表6F分布表(170)
书单推荐
