George Casella与Roger L.Berger合著的《Statistical Inference》是一部特色明显的优秀教材。2002年机械工业出版社作为国外优秀教材精选系列之一出版了英文版原著(第2版)，龚光鲁教授作序。本书为该书的中译本。

本书内容既包括工科概率入门、经典统计和现代统计的基础，又加进了不少近代统计中数据处理的实用方法和思想，例如：Bootstrap再抽样法、刀切(Jackkrlife)估计、EM算法、Logistic回归、稳健(Robest)回归、Markov链、Monte Carlo方法等。本书可作为工科、管理类学科专业本科生、研究生的教材或参考书，也可供教师、工程技术人员自学之用。

本书从概率论的基础开始，通过例子与习题的旁征博引，引进了大量近代统计处理的新技术和一些国内同类教材中不常见而又广为使用的分布。其内容既包括工科概率入门、经典统计和现代统计的基础，又加进了不少近代统计中数据处理的实用方法和思想，例如：Bootstrap再抽样法、刀切(Jackkrlife)估计、EM算法、Logistic回归、稳健(Robest)回归、Markov链、Monte Carlo方法等。它的统计内容与国内流行的教材相比，理论较深，模型较多，案例的涉及面要广，理论的应用面要丰富，统计思想的阐述与算法更为具体。本书可作为工科、管理类学科专业本科生、研究生的教材或参考书，也可供教师、工程技术人员自学之用。

出版说明

第2版序

第1版序

译后序

第1章 概率论

 1.1 集合论

 1.2 概率论基础

1.2.1 公理化基础

1.2.2 概率演算

1.2.3 计数

1.2.4 枚举结果

 1.3 条件概率与独立性

 1.4 随机变量

 1.5 分布函数

 1.6 概率密度函数和概率质量函数

 1.7 习题

 1.8 杂录

第2章 变换和期望

第3章 常见分布族

第4章 多维随机变量

第5章 随机样本的性质

第6章 数据简化原理

第7章 点估计

第8章 假设检验

第9章 区间估计

第10章 渐近评价

第11章 方差分析和回归分析

第12章 回归模型

附录 计算机代数

常用分布表

参考文献

作者索引

名词索引