本书介绍了数理统计的基本概念、参数估计、假设检验、方差分析、贝叶斯基础和统计计算等内容。在编写过程中特别注重方法的实际应用，每个理论后面都列举了对应的例子。同时，为了更贴近社会的现实需求，在每章最后一节通过例子对该章的主要内容进行了R语言实现，并列出了程序的详细步骤。
本书是为统计学（数据工程专业）编写的教材，同时，也可以作为经济和管理类专业“+数据工程”或“+大数据分析”的教材，还可以作为统计类专业、经济和管理类专业、工科类专业学生学习数理统计学课程的教材或参考书。具备初等微积分、线性代数和概率论基本知识的读者，均可读懂本书。

刘定平，二级教授，河南财经政法大学统计与大数据学院院长，研究生导师组组长，河南省统计学类专业本科教指委主任委员，河南省统计学会副会长，中国统计学会常务理事。国家级一流课程、省级一流课程、省级精品在线开放课程、省级思政样板课程、省级一流专业、省级优秀教学团队负责人。获得的荣誉主要有河南省教学名师、中原教学名师、河南省高层次B类人才、“中原千人计划”专家等。

前言
第1章 数理统计的基本概念
1.1 基本概念
1.2 常用抽样分布
1.3 软件实现
习题1
第2章 参数估计
2.1 点估计
2.2 估计量的评选标准
2.3 最小方差无偏估计
2.4 区间估计
2.5 软件实现
习题2
第3章 假设检验
3.1 假设检验的基本思想和概念
3.2 一致最大功效检验
3.3 正态总体参数的假设检验
3.4 非正态总体均值的大样本假设检验
3.5 非参数的假设检验
3.6 软件实现
习题3
第4章 方差分析
4.1 单因素方差分析
4.2 双因素方差分析
4.3 软件实现
习题4
第5章 贝叶斯基础
5.1 贝叶斯基础知识
5.2 贝叶斯统计推断
5.3 软件实现
习题5
第6章 统计计算
6.1 蒙特卡罗方法
6.2 随机数的生成
6.3 自助法
6.4 案例分析及软件操作
习题6
参考文献
附录
附表1 标准正态分布表
附表2 t分布临界值表
附表3 χ2分布临界值表
附表4 F分布临界值表
附表5 学生化极差Q(p, v)的百分位点, α= 0.05
附表6 秩和检验表
附表7 单样本K-S检验临界值表
附表8 Cramér-von Mises检验分位数表
附表9 Anderson-Darling临界值表