本书是知名统计学家莫里斯·H. 德格鲁特（Morris H.DeGroot）编写的经典教材，畅销多年，被卡内基梅隆大学、哈佛大学、麻省理工学院、华盛顿大学、芝加哥大学、康内尔大学、杜克大学和加州大学洛杉矶分校等众国际名校选作教材。
书中不仅包括经典概率统计主题条件分布、期望、大样本理论、估计、假设检验、非参数方法、线性统计模型和统计模拟等内容，还介绍了在计算机科学中日益重要的切尔诺夫界、矩方法、牛顿法、EM算法、枢轴量、随机模拟、MCMC、自助法等方面的知识，将当先前沿研究的一些问题深入浅出地融入教材。
例题涉及面广泛，取材新颖、丰富，利用实际数据，对相关的统计概念与统计推断过程进行解释，生动，有趣，令人印象深刻。
?本书还介绍了在计算机科学中日益重要的切尔诺夫界，以及矩方法、牛顿法、EM算法、枢轴量、随机模拟、MCMC、自助法等方面的知识，将目前研究前沿的一些问题深入浅出地融入教材。本书理论扎实，例子丰富，

本书包括概率论、数理统计两部分，涉及条件分布、期望、大样本理论、估计、假设检验、非参数方法、线性统计模型、统计模拟等，内容取材比较时尚新颖。新版不但重写了很多章节，还介绍了在计算机科学中日益重要的切尔诺夫界，以及矩方法、牛顿法、EM算法、枢轴量、似然比检验的大样本分布等方面的知识，将目前研究前沿的一些问题深入浅出地融入教材。书中内容丰富完整，适当地选择某些章节，可以作为一学年的概率论与数理统计课程的教材，亦可作为一学期的概率论与随机过程的教材。本书适合数学、统计学、经济学等专业高年级本科生和研究生使用，也可供统计工作人员参考。

译者序
前言
第1章关于概率的引言1
1.1概率的历史1
1.2概率的解释1
1.3试验和事件4
1.4集合论4
1.5概率的定义13
1.6有限样本空间17
1.7计数方法20
1.8组合方法26
1.9多项式系数35
1.10和事件的概率39
1.11统计诈骗43
1.12补充习题45
第2章条件概率47
2.1条件概率的定义47
2.2独立事件56
2.3贝叶斯定理65
2.4赌徒破产问题73
2.5补充习题76
第3章随机变量及其分布79
3.1随机变量及离散分布79
3.2连续分布84
3.3分布函数91
3.4二元随机变量的分布99
3.5边际分布109
3.6条件分布120
3.7多元分布130
3.8随机变量的函数144
3.9两个或多个随机变量的函数150
3.10马尔可夫链161
3.11补充习题174
第4章数学期望178
4.1随机变量的数学期望178
4.2数学期望的性质186
4.3方差193
4.4矩200
4.5均值和中位数207
4.6协方差和相关系数213
4.7条件期望219
4.8效用227
4.9补充习题233
第5章特殊分布236
5.1引言236
5.2伯努利分布和二项分布236
5.3超几何分布241
5.4泊松分布247
5.5负二项分布255
5.6正态分布259
5.7伽马分布271
5.8贝塔分布281
5.9多项分布286
5.10二元正态分布290
5.11补充习题296
第6章大随机样本299
6.1引言299
6.2大数定律300
6.3中心极限定理311
6.4连续性修正321
6.5补充习题324
第7章估计325
7.1统计推断325
7.2先验分布和后验分布332
7.3共轭先验分布340
7.4贝叶斯估计量351
7.5极大似然估计量360
7.6极大似然估计量的性质368
7.7充分统计量383
7.8联合充分统计量388
7.9估计量的改进394
7.10补充习题400
第8章估计量的抽样分布403
8.1统计量的抽样分布403
8.2卡方分布407
8.3样本均值和样本方差的联合
分布410
8.4t分布417
8.5置信区间421
8.6正态分布样本的贝叶斯分析430
8.7无偏估计量440
8.8Fisher信息量447
8.9补充习题460
第9章假设检验462
9.1假设检验问题462
9.2简单假设的检验479
9.3一致优选功效检验488
9.4双边备择假设496
9.5t检验503
9.6比较两个正态分布的均值513
9.7F分布523
9.8贝叶斯检验530
9.9基本问题541
9.10补充习题544
第10章分类数据和非参数方法548
10.1拟合优度检验548
10.2复合假设的拟合优度检验556
10.3列联表563
10.4同质性检验568
10.5Simpson悖论574
10.6Kolmogorov-Smirnov检验577
10.7稳健估计585
10.8符号检验和秩检验595
10.9补充习题602
第11章线性统计模型605
11.1最小二乘法605
11.2回归612
11.3简单线性回归的统计推断620
11.4简单线性回归的贝叶斯推断639
11.5一般线性模型与多元回归645
11.6方差分析663
11.7双因子试验设计671
11.8具有复制的双因子试验设计679
11.9补充习题689
第12章模拟693
12.1什么是模拟693
12.2为什么模拟是有用的696
12.3特定分布的模拟707
12.4重要性抽样718
12.5马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC）方法726
12.6自助法740
12.7补充习题749
奇数序号习题答案753
附录774
参考文献786