本书是为大学层面的工科、经管学科等学生编写的入门教科书.先修知识只要求微积分和线性代数.本书以较小的篇幅阐述概率与统计的思维方法以及最基本的内容、概念与方法.写作时我们力求与国际接轨.内容包括： 古典模型与概率空间; 随机变量及随机数的生成; 极限定理介绍; 数据与统计,重点强调描述性统计; 点估计与区间估计; 假设检验,强调用p值作为否定零假设的依据,并介绍了用Microsoft Excel 作统计计算; 变量间的统计关系与回归模型; 方差分析介绍; 非参数方法及数据间的Spearman秩相关系数的介绍,正态化相关系数; 再抽样法与刀切法介绍等.

随着我国在科学、工程、管理、经济与人文等诸多领域的研究与应用的迅猛发展，概率统计的思维和方法，已经成为一个通向实用的平台.为了适应这个潮流，我们撰写了这本教材，希望它能成为广大朋友学习的益友. 本书是为大学层面的工科、经管学科等的学生编写的入门教科书.先修知识只要求微积分和线性代数.我们以较小的篇幅，阐述概率与统计的思维方法以及最基本的内容、概念与方法.写作时我们力求与国际接轨. 本书带有*号的章节与例子是更为扩展的内容，初学时可以忽略.本书有如下特点: 1. 强调统计作为建模工具的作用.概率论更多的是提供模型,而统计是用数据资料建模，在拟合模型的基础上作统计分析. 2. 对描述性统计给予充分的重视. 3. 强调用样本p-值的大小作为拒绝零假设根据的优越性. 4. 介绍随机数的生成和随机模拟的作用.在没有确切数学表示的随机现象中,随机模拟能为研究标的随机变量及随机环境提供作数值模拟的“实验”手段. 5. 介绍如何使用Microsoft Office 中的通用程序Excel 作统计计算. 6. 给出术语的目录与详细索引，使读者非常方便地查阅. 7. 给出术语的英文名称，便于与外文教材及文献接轨. 8. 引理、命题、定理、推论采用同一标识序号，查阅十分方便. 9. 介绍了再抽样法与刀切法. 10. 介绍了数据间的Spearman秩相关系数,正态化相关系数.本书也可以供有关人员参考使用.