本书包括概率论基础、统计学基本概念、点估计与区间估计、EM估计和MC模拟、参数假设检验、正态性检验、试验设计与方差分析、回归分析与协方差分析、二级系统分析和统计控制、非参数假设检验以及Markov链及其应用等内容，同时还对Python软件的安装与使用进行了介绍。本书既可作为统计学专业硕士“应用数理统计”课程的教材，也可以作为非统计学专业硕士研究生“应用数理统计”课程的教材，还可作为科技工作者进行实验数据分析与处理的参考文献。

第1章概率论基础
1.1随机变量的分布与相互独立
1.1.1分布函数及边缘分布函数
1.1.2离散型随机变量的概率函数及边缘概率函数
1.1.3连续型随机变量的分布密度及边缘分布密度
1.1.4条件概率函数、条件分布密度
1.1.5随机变量相互独立
习题1.1
1.2随机变量的数字特征
1.2.1数学期望与方差
1.2.2协方差的定义与性质
1.2.3协方差矩阵的定义及性质
1.2.4相关系数的定义及性质
1.2.5相关系数矩阵的定义及性质
1.2.6条件数学期望的定义及性质
习题1.2
1.3多项分布与多元正态分布
1.3.1二项分布
1.3.2应用Python计算二项分布的概率
1.3.3三项分布与多项分布
1.3.4一元正态分布
1.3.5应用Python计算标准正态分布的分布函数值
1.3.6二元正态分布与多元正态分布
习题1.3
1.4连续型随机变量的变换及变换后的分布
1.4.1二重积分的换元积分法
1.4.2二维连续型随机变量的变换及变换后的分布
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