第1章 事件與概率
1.1 樣本空間和事件域
1.2 概率
1.3 條件概率和獨(dú)立
本章小結(jié)
習(xí)題一

第2章 隨機(jī)變量的分布與數(shù)字特征
2.1 隨機(jī)變量及其分布
2.2 常用的離散型分布
2.3 常用的連續(xù)型分布
2.4 隨機(jī)變量函數(shù)的分布
2.5 隨機(jī)變量的期望與方差
2.6 隨機(jī)變量的其他數(shù)字特征
2.7 隨機(jī)變量的特征函數(shù)與矩母函數(shù)
2.8 與本章相關(guān)的 Python 操作
本章小結(jié)
習(xí)題二

第3章 隨機(jī)向量的分布與數(shù)字特征
3.1 隨機(jī)向量及其（聯(lián)合）分布函數(shù)
3.2 邊際分布與隨機(jī)變量的獨(dú)立性
3.3 隨機(jī)向量的函數(shù)及其分布
3.4 隨機(jī)向量的數(shù)字特征
3.5 條件期望和條件方差
3.6 與本章相關(guān)的 Python 操作
本章小結(jié)
習(xí)題三

第4章 大數(shù)定律與中心極限定理
4.1 隨機(jī)變量序列的幾種收斂性
4.2 大數(shù)定律
4.3 中心極限定理
4.4 與本章有關(guān)的 Python 操作
本章小結(jié)
習(xí)題四

第5章參數(shù)估計(jì)
5.1 數(shù)理統(tǒng)計(jì)的基本概念
5.2 點(diǎn)估計(jì)
5.3 區(qū)間估計(jì)
5.4 與本章相關(guān)的 Python 操作
本章小結(jié)
習(xí)題五

第6章假設(shè)檢驗(yàn)
6.1 假設(shè)檢驗(yàn)的基本思想和方法
6.2 兩類錯(cuò)誤及其概率
6.3 假設(shè)檢驗(yàn)與區(qū)間估計(jì)的關(guān)系
6.4 雙邊檢驗(yàn)與單邊檢驗(yàn)
6.5 檢驗(yàn)的 p 值
6.6 正態(tài)總體均值和方差的假設(shè)檢驗(yàn)
6.7 χ2檢驗(yàn)
6.8 正態(tài)分布檢驗(yàn)
6.9 與本章相關(guān)的 Python 操作
本章小結(jié)
習(xí)題六

第7章 貝葉斯統(tǒng)計(jì)
7.1 貝葉斯估計(jì)簡介
7.2 馬爾可夫鏈-蒙特卡羅方法
7.3 與本章相關(guān)的 Python 操作
本章小結(jié)
習(xí)題七

附錄一 Python 簡單入門
附錄二 常用分布表
參考文獻(xiàn)