这本经典教材以其在理论和方法之间取得的独特的平衡，通过兴趣激发和相关应用的方式，“生动”“缜密”地介绍了基础概率理论和统计推断。书中还吸收了大量最新的统计知识和新问题，并在每章末增加一个小节，以增强书中内容与时下工程与科研问题的适用性和相关性。在内容方面，不仅有许多最新的工程问题，也有很多生物学、物理学以及计算机科学方面的最新问题；不仅强调对关键思想的掌握，同时警示实践中可能发生的风险和危害。 
枯燥的概率与统计理论令那些感兴趣的读者望而却步，本书的出版却带来了一股新风，其内容通俗易懂，章节安排环环相扣，而且有大量的练习留给读者去理解和感知概率与统计的思想和概念。建议有实践需求的读者将本书带入你的课题研究中，也推荐愿意更多了解概率和统计知识的人员阅读。

 主要作者简介 
雷蒙德•H•迈尔斯（Raymond H. Myers）　弗吉尼亚理工大学统计学名誉教授，主要研究领域为试验设计与分析、响应面分析和非线性模型分析，美国统计协会（ASA）会员，国际统计学会（ISI）会员，曾任弗吉尼亚理工大学统计咨询中心主任。 
莎伦•L•迈尔斯（Sharon L. Myers）　瑞德福大学统计学名誉副教授，主要研究领域为统计计算、回归分析和响应面分析，曾任弗吉尼亚理工大学统计咨询中心副主任、瑞德福大学统计咨询中心主任。 

译者简介 
袁东学 经济学博士，本科毕业于西北工业大学应用数学系，博士毕业于中国人民大学统计学院。现工作于中国证监会博士后工作站，任中国人民大学国民经济核算研究所兼职研究人员。近年来在核心期刊公开发表多篇论文。 
龙少波 重庆大学公共管理学院讲师，中国人民大学经济学博士，重庆市宏观经济学会会员。在《金融研究》等期刊发表论文30多篇，主持国家社科基金、重庆市人文社科重点基地项目各1项，担任《金融研究》等杂志匿名审稿人。

第1章 统计与数据分析导言 
1.1 概述:统计推断、样本、总体及概率的作用 
1.2 抽样过程与数据采集 
1.3 位置测度:样本均值和中位数 
1.4 变异的测度 
1.5 离散和连续数据 
1.6 统计建模、科学检验以及图形诊断 
1.7 统计研究的一般类型:设计性试验、观测性研究以及回溯性研究 
第2章 概 率 
2.1 样本空间 
2.2 事件 
2.3 样本点计数 
2.4 事件的概率 
2.5 加法法则 
2.6 条件概率、独立性及乘积法则 
2.7 贝叶斯准则 
2.8 可能的错误观点及危害;与其他章节的联系 
第3章 随机变量和概率分布 
3.1 随机变量的概念 
3.2 离散型概率分布 
3.3 连续型概率分布 
3.4 联合概率分布 
3.5 可能的错误观点及危害;与其他章节的联系 
第4章 数学期望 
4.1 随机变量的均值 
4.2 随机变量的方差和协方差 
4.3 随机变量的线性组合的均值和方差 
4.4 切贝雪夫定理 
4.5 可能的错误观点及危害;与其他章节的联系 
第5章 几个离散型概率分布 
5.1 引言与动机 
5.2 二项分布和多项式分布 
5.3 超几何分布 
5.4 负二项分布和几何分布 
5.5 泊松分布和泊松过程 
5.6 可能的错误观点及危害;与其他章节的联系 
第6章 几个连续型概率分布 
6.1 连续型均匀分布 
6.2 正态分布 
6.3 正态曲线下的面积 
6.4 正态分布的应用 
6.5 二项分布的正态近似 
6.6 伽马分布和指数分布 
6.7 卡方分布 
6.8 贝塔分布 
6.9 对数正态分布 
6.10 韦布尔分布 
6.11 可能的错误观点及危害;与其他章节的联系 
第7章 基本的抽样分布和描述性数据分析 
7.1 随机抽样 
7.2 一些重要的统计量 
7.3 抽样分布 
7.4 均值的抽样分布和中心极限定理 
7.5 S2的抽样分布 
7.6 t分布 
7.7 F分布 
7.8 分位图和概率图 
7.9 可能的错误观点及危害;与其他章节的联系 
第8章 单样本和两样本的估计问题 
8.1 引言 
8.2 统计推断 
8.3 经典估计方法 
8.4 单样本:均值估计 
8.5 点估计的标准误 
8.6 预测区间 
8.7 容忍限 
8.8 两样本:两个均值之差的估计 
8.9 配对观测 
8.10 单样本:比例的估计 
8.11 两样本:两个比例之差的估计 
8.12 单样本:方差估计 
8.13 两样本:两个方差之比的估计 
8.15 可能的错误观点及危害;与其他章节的联系 
第9章 单样本和两样本假设检验 
9.1 统计假设:基本概念 
9.2 统计假设的检验 
9.3 利用P值在假设检验中进行决策 
9.4 单样本:与单个均值相关的检验 
9.5 两样本:两个均值的检验问题 
9.6 均值检验问题中样本容量的选取 
9.7 均值比较的图形方法 
9.8 单样本:单个比例的检验 
9.9 两样本:两个比例的检验问题 
9.10 方差的单样本和两样本检验问题 
9.11 拟合优度检验 
9.12 独立性检验（分类数据） 
9.13 齐性检验 
9.14 两样本的案例研究 
9.15 可能的错误观点及危害;与其他章节的联系 
第10章 简单线性回归和相关性 

第11章 多元线性回归和一些非线性回归模型 
12章 单因子试验:一般性问题 

第13章 因子试验（两因子或多因子） 

第14章 2k因子试验和部分因子试验 
 
第15章 非参数统计 
第16章 统计质量控制 

参考文献