《普通高等院校“十二五”规划教材：概率统计基础（第2版）》在简要叙述了统计学的含义、数据的收集整理及数据特征的基础上，着重介绍了与统计方法原理密切相关的概率论基础知识、统计学重要概念及统计推断的基本思想和方法、实际中常用的基本统计方法以及Excel中的常用统计功能等，共11部分内容。其中目录中带*号的节及书中“附”的内容，是供学有余力的学生进一步理解教学内容及课外阅读的拓展内容。
《普通高等院校“十二五”规划教材：概率统计基础（第2版）》可供高等院校工科类、管理类、医药类等各专业、各层次的学生使用，也可作为参考书或对统计方法及其应用感兴趣的相关人员的自学教材。
目前，高等教育正逐步由纯理论教学向应用型教学转变。衡量教学质量的标准不仅仅是传授理论知识的多少，更体现在对学生能力的培养。教学的目标，从只注重知识、忽略应用背景转变为既注重知识的积累和掌握，又重视对知识的应用和实际问题的分析。特别是统计学，在科学发展的不同领域发挥着巨大作用，统计学的教育更应顺应时代的发展，在注重统计思想教育的基础上，加强培养应用统计学的能力，同时培养学生的自主学习、沟通合作和解决现实问题的能力。由于统计学涉及的理论和方法很多，作者依据教学目标，结合多年教学经验和科研实践，对课程内容的选择做了一些有益的探索和尝试，本教材的主要特色有以下几点。
（1）统计类基础课程重点在于统计学基础入门知识，由于授课对象在统计方面的知识储备很少，直接将科研工作中用到的很多复杂的统计学理论和方法介绍给学生是不现实的。所以，由实际问题引入，强化学生的统计思想；理解统计原理、明确统计对象、掌握统计方法。在选择内容时，既注重统计的基本概念、基本方法，强调基本的统计思想及原理，又注重统计思想及原理的延伸，为今后学习和工作开拓必要的空间。
（2）增加了统计描述的相关内容，统计描述是将统计学应用于实际问题的方法之一。根据实例说明如何收集数据，如何将收集到的数据进行整理、展示，使人们从少数的特征数或简单的图表中了解大批数据所蕴藏的信息。使学生能够在刚刚接触统计时，就对统计的应用性有所了解，有利于学生更全面地了解统计学的思想与方法，从而增强实际应用能力。
……
绪论
0.1 统计学的含义
0.1.1 什么是统计学
0.1.2 统计学的主要思想
0.1.3 统计的应用
0.2 数据的收集与整理
0.2.1 数据的收集
0.2.2 数据的整理
0.3 数据特征的描述
0.3.1 描述集中趋势的数据
特征
0.3.2 描述离散趋势的数据
特征
0.3.3 相对数
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习题
第1章 概率论的基本概念
1.1 随机事件
1.1.1 随机试验
1.1.2 样本空间
1.1.3 随机事件
1.1.4 事件间的关系与
运算
1.2 频率与概率
1.2.1 频率
1.2.2 概率的统计定义
1.3 等可能概型
1.4 条件概率
1.4.1 条件概率概述
1.4.2 乘法定理
1.4.3 全概率公式与贝叶斯公式
1.5 独立性
1.5.1 事件的独立
1.5.2 相互独立事件至少
发生其一的概率
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习题
第2章 随机变量的概率分布和数字特征
2.1 随机变量
2.2 离散型随机变量
2.2.1 离散型随机变量的概念
2.2.2 三种重要的离散型随机变量
2.3 随机变量的分布函数
2.4 连续型随机变量
2.4.1 连续型随机变量的概念
2.4.2 正态分布
随机变量的函数的分布
多维随机变量及其分布
2.5 随机变量的数字特征
2.5.1 数学期望
2.5.2 方差
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习题二
第3章 随机样本及抽样分布
3.1 随机样本
3.1.1 总体与样本
3.1.2 总体分布
3.1.3 有限总体与无限总体
3.1.4 样本的二重性
3.1.5 简单随机样本
3.1.6 统计量
3.2 抽样分布
3.2.1 X2分布
3.2.2 2分布
3.2.3 F分布
3.2.4 正态总体的样本均值与样本方差的分布
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习题三
第4章 参数估计
4.1 点估计
4.2 估计量的评价标准
4.2.1 无偏性
4.2.2 有效性
4.2.3 一致性
4.3 区间估计
4.4 正态总体均值和方差的区间估计
离散总体参数的区间估计
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习题四
第5章 假设检验
5.1 假设检验的基本思想
5.2 正态总体均值的假设检验
5.2.1 单个正态总体均值的假设检验
5.2.2 两个正态总体均值差的假设检验
5.2.3 基于成对数据的假设检验
5.3 正态总体方差的假设检验
5.3.1 单个正态总体方差的假设检验
5.3.2 两个正态总体方差的假设检验
置信区间与假设检验之间的关系
离散总体参数的假设检验
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习题五
第6章 X2检验
6.1 X2统计量
6.2 独立性检验
6.2.1 2X2列联表独立性检验
6.2.2 rXc列联表的独立性检验
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习题六
第7章 方差分析
7.1 相关术语
7.1.1 试验指标
7.1.2 因素
7.1.3 水平
7.1.4 试验处理
7.2 单因素方差分析
7.2.1 单因素方差分析的数学模型
7.2.2 平方和分解
7.2.3 SSESSA的统计特征
7.2.4 假设检验问题的拒绝域
7.3 双因素方差分析
7.3.1 双因素等重复试验的方差分析
7.3.2 双因素无重复试验的方差分析
两两均值多重比较
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习题七
第8章 相关与回归
第9章 正交设计
第10章 Excel在统计中的应用
附表
参考文献
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