本教材分两大部分：第一部分概率论，是理论性较强的应用数学的一个分支，可作为一门独立的数学课程开设，同时又是数理统计与随机过程等其他课程的理论基础。主要介绍了事件与概率，一维、二维随机变量及其分布，随机变量的数字特征，大数定律与中心极限定理等；第二部分数理统计。是应用性较强的一个数学分支，主要介绍了数理统计的基本概念、参数估计、假设检验、方差分析、回归分析。
本教材除可作办高等农、林、水产院校的本科生教材外，还可供研究生及广大农业科技工作者参考使用。

第三版前言
第一版前言
第一章 事件与概率
第一节 随机事件
一、随机现象与随机试验
二、随机事件与样本空间
三、事件间的关系及运算
四、事件的运算定律
第二节 事件的概率
一、概率的统计定义
二、古典概型
三、几何概型
第三节 概率的公理化体系
第四节 条件概率、事件的独立性
一、条件概率与乘法公式
二、事件的独立性
三、伯努利概型
第五节 全概率公式、贝叶斯公式
一、全概率公式
二、贝叶斯公式
小结
关键词
习题一
第二章 一维随机变量及其分布
第一节 随机变量的概念
第二节 离散型随机变量及其分布
第三节 随机变量的分布函数
第四节 连续型随机变量及其分布
第五节 一维随机变量函数的分布
一、X为离散型随机变量
二、X为连续型随机变量
小结
关键词
习题二
第三章 二维随机变量及其分布
第一节 二维随机变量的概率分布
一、分布函数
二、二维离散型随机变量及其分布
三、二维连续型随机变量及其分布
第二节 边缘分布
第三节 随机变量的独立性
第四节 条件分布
第五节 两个随机变量函数的分布
一、和的分布
二、商的分布
三、极值分布
小结
关键词
习题三
第四章 随机变量的数字特征
第一节 数学期望
一、离散型随机变量的数学期望
二、连续型随机变量的数学期望
三、随机变量函数的数学期望
四、数学期望的性质
第二节 方差
一、方差的概念
二、方差的性质
第三节 协方差与相关系数
第四节 矩与协方差阵
小结
关键词
习题四
第五章 大数定律与中心极限定理
第一节 大数定律
一、切比雪夫不等式
二、常用的大数定律
第二节 中心极限定理
小结
关键词
习题五
第六章 数理统计的基础知识
第一节 数理统计的基本概念
一、总体与样本
二、样本的分布
三、样本的数字特征
第二节 统计中的常用分布
一、标准正态分布N（0，1）的分位点
二、x2分布
三、t分布
四、F分布
第_二节 正态总体均值与方差的分布（抽样分布）
一、单个正态总体
二、两个正态总体
小结
关键词
习题六
第七章 参数估计
第一节 点估计
一、两种常见的估计方法
二、评价估计量的标准
第二节 区间估计
一、正态总体均值与方差的区间估计
二、总体分布未知时，总体均值μ的区间估计
三、两总体均值差的区间估计
四、总体频率的区间估计
小结
关键词
习题七
第八章 假设检验
第一节 假设检验的一般概念
一、小概率原理
二、假设检验的基本思想
三、双侧检验与单侧检验
四、两类错误
五、假设检验的一般步骤
第二节 总体均值的假设检验
一、单个正态总体N（μ，ο2）均值μ的检验
二、未知分布的单个总体均值μ的大样本检验（U检验）
三、两个总体均值差的假设检验
第三节 正态总体方差的假设检验
一、单个正态总体的情况（x2检验）
二、两个正态总体方差的齐性检验（F检验）
三、多个总体方差齐性检验——巴特勒（Bartlett）检验
第四节 p值检验法
第五节 关于分布的假设检验
第六节 适合性检验与独立性检验
一、适合性检验
二、独立性检验
小结
关键词
习题八
第九章 方差分析
第一节 单因素试验方差分析
一、问题的提出
二、等重复试验的单因素方差分析原理与方法
三、不等重复试验的单因素方差分析原理与方法
第二节 多重比较
一、t检验（LSD法）
二、q检验法
三、S检验法
第三节 双因素试验方差分析
一、无重复的双因素试验方差分析
二、等重复的双因素试验方差分析
小结
关键词
习题九
第十章 回归分析
第一节 一元线性回归
一、一元线性回归的数学模型
二、一元线性回归方程的建立
三、线性回归的显著性检验
四、样本相关系数
五、预报与控制
第二节 一元非线性回归
第三节 多元线性回归
一、多元线性回归的数学模型
二、参数β的最小二乘估计
三、多元线性回归的显著性检验
四、预测预报问题
第四节 多项式回归
小结
关键词
习题十
附表
附表1 标准正态分布表
附表2 泊松分布表
附表3 x2分布表
附表4 t分布表
附表5 F分布表
附表6 相关系数显著性检验表
附表7 q值表
附表8 复相关系数显著值表
附录
附录1 排列组合相关知识
附录2 常用统计软件相关知识
附录3 部分概率统计学家简介
习题参考答案
参考文献