本书是在1990年8月出版的《应用概率统计》版的基础上修订而成的，内容包括*事件与概率、*变量及其概率分布、*变量的数字特征、大数定律与中心极限定理、参数估计、假设检验、方差分析、回归分析、统计软件包SAS简介、马尔可夫过程和平稳*过程。
本书文字流畅、内容适当、例题较多，书末附有习题答案，便于教学，可作为高等工业院校概率统计课教材，也可作为工程技术人员自学参考用。

前言
第1章 随机事件与概率
引言
1.1 样本空间与随机事件
1.2 概率与频率
1.3 古典概型
1.4 几何概型
1.5 条件概率
1.6 事件的独立性
1.7 贝努里概型
习题
第2章 随机变量及其概率分布
2.1 随机变量及其概率分布的概念
2.2 离散型随机变量的分布律
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
2.5 随机变量的函数的分布
习题
第3章 随机变量的数字特征
3.1 随机变量的数学期限
3.2 方差
3.3 几种重要分布的数学期望与方差
3.4 矩
习题
第4章 多维随机变量
4.1 多维随机变量及其联合分布
4.2 边缘分布
4.3 条件分布
4.4 随机变量的独立性
4.5 多维随机变量的函数的分布
4.6 随机变量之和及积的数字特征,协方差与相关系数
习题
第5章 大数定律与中心极限定理
5.1 大数定律
5.2 中心极限定理
习题
第6章 数理统计的基本概念
6.1 总体与样本
6.2 统计量及其分布
习题
第7章 参数估计
7.1 点估计
7.2 估计量的评选标准
7.3 区间估计
习题
第8章 假设检验
8.1 假设检验的基本概念
8.2 参数假设检验
8.3 非参数假设检验
习题
第9章 方差分析
……
第10章 回归分析
第11章 统计软件包SAS简介
第12章 随机过程的基本概念
第13章 马尔可夫链
第14章 平稳过程
习题答案
附录