本书以悖论、谬误以及一些数学案例作先导，引起读者的兴趣和思考，在解答问题的过程中讲述概率论中的基本知识和原理及其在物理学、信息论、网络、人工智能等技术中的应用。

本书系统介绍了概率论与数理统计的基本概念、理论、思想、方法。全书共8章，第1~5章为概率论部分，介绍随机事件及其概率、随机变量及其分布、多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； 第6~8章为数理统计部分，介绍样本及抽样分布、参数估计、假设检验。本书立足于应用型人才的培养定位，全书贯穿应用主线，每章均以实际案例引入、以实际案例分析结尾，引导学生运用理论知识解决实际问题。每节均配有习题，每章都配有考研题精选和自测题，并在书后配有习题答案，供读者选择使用。

本书定位于应用型本科人才培养的概率论与数理统计教材，内容共分为8章.前5章为概率论部分，内容包括随机事件及其概率、随机变量及其概率分布、多维随机变量及其概率分布、随机变量的数字特征、大数定律与中心极限定理等.后3章为数理统计部分，内容包括统计量及其分布、参数估计、假设检验等.本书每节配有分层次的习题； 每章配有趣味拓展材料、测试题； 扫描各章测试题后的二维码可获得近10年的考研真题和参考答案.

本书是结合工科数学教材《概率论与数理统计》编写的同步训练，共8章，主要内容包括： 概率论的基本概念、随机变量及其分布、多维随机变量及其分布、随机变量的数字特征、大数定律及中心极限定理、样本及抽样分布、参数估计、假设检验等内容的配套习题以及详细解答.每章分为小节习题和自测题两大部分.附录1为2016—2023年全国硕士研究生入学统一考试数学(一)中概率论与数理统计部分试题及其详细解答.附录2为期末考试模拟题及其详细解答.

本书章节安排与“概率论与数理统计”普通教科书中的章节安排基本平行.书中每章的各节有内容要点与评注、典型例题以及习题.各章都设有专题讨论，每个专题以典型例题解析的方式阐述了围绕该专题的解题方法与技巧.每章末附有单元练习题，是在前各专题的引领下，对知识点融会贯通、综合运用的体现，它包含客观题和主观题，客观题的设置意在考查对该章知识点全面而深入的理解，主观题的设置意在考查对该章知识点的综合运用能力与掌握.对于典型例题的讲解处理得非常细致，试图营造一对一辅导的氛围，以帮助读者理解和掌握.对于专题的处理，力图理清知识点之间的脉络与联系，实现对知识的系统理解.

本书介绍了概率论与数理统计的基本概念、理论与方法，主要内容包括概率论的基本概念、随机变量及其分布、多维随机变量及其分布、随机变量的数字特征、大数定律及中心极限定理、样本及抽样分布、参数估计、参数假设检验等，每章均配有习题，便于内容的理解和掌握。本书突出概率论与数理统计的基本思想和应用背景，表述从具体问题入手，由浅入深，由易到难，由具体到抽象，易于理解。 本书可作为高等院校工科、理科及经管类专业的公共基础课程教材，也可供其他专业学生选读。

本书适用于大学本科或研究生阶段的概率统计和多元统计分析课程的教学,也可供统计专业本科生做毕业设计参照使用,还可供相关应用领域从业人员参考。 本书的特色： 1.本书一改传统的单一理论方法加案例的编写模式,采用专门的章节进行案例的介绍,使读者可以迅速地进入应用领域。 2.本书对一元概率统计与多元统计的内容进行了详细的介绍，并对一元概率统计知识在各实际领域的应用实践进行了深入分析。除此之外，重点讲述如何利用各种多元分析方法进行运用实践，解决各领域的实际问题，这对在校学生学习概率统计知识，并深入了解其实际用途有着重要的作用。 3.对各领域从事具体工作的人员也具有指导参考作用。

数据科学和机器学习已经深度融合到我们生活的方方面面，而数学正是开启未来大门的钥匙。不是所有人生来都握有一副好牌，但是掌握“数学 + 编程 + 机器学习”的知识绝对是王牌。这一次，学习数学不再是为了考试、分数、升学，而是投资时间、自我实现、面向未来。为了让大家学数学、用数学，甚至爱上数学，在创作时，作者尽量克服传统数学教材的各种弊端，让大家学习时有兴趣、看得懂、有思考、更自信、用得着。 《统计至简：概率统计全彩图解 + 微课 + Python编程》是“鸢尾花数学大系—从加减乘除到机器学习”丛书中数学版块—“数学三剑客”的第三册，也是最后一本。“数学”板块的第一本《数学要素》是各种数学工具的“大杂烩”，可谓数学基础；《矩阵力量》专门讲解机器学习中常用的线性代数工具；本册《统计至简》则介绍机器学习和数据分析中常用的概率统计工具。《统计至简：概率统计全彩图解 + 微课 + Python编程》的核心是“多元统计”，离不开第二册《矩阵力量》中介绍的线性代数工具。《统计至简：概率统计全彩图解 + 微课 + Python编程》内容又可以归纳为 7 大板块——统计、概率、高斯、随机、频率派、贝叶斯派、椭圆。《统计至简：概率统计全彩图解 + 微课 + Python编程》在讲解概率统计工具时，会穿插介绍其在数据科学和机器学习领域的应用场景，让大家学以致用。 《统计至简：概率统计全彩图解 + 微课 + Python编程》读者群包括所有在工作中应用概率统计的朋友，尤其适用于初级程序员进阶、大学本科数学开窍、高级数据分析师、机器学习开发者。

《概率论与数理统计学习指导》是《概率论与数理统计》配套辅导用书.概率论与数理统计是高等院校的重要基础课之一，它不仅是后续课程学习及各个学科领域中进行研究和工程实践的必要基础，而且对学生综合能力的培养起着重要的作用，同时更是考研数学试题的重要组成部分.更好地指导学生学好这门课程，加深学生对所学内容的理解和掌握，提高其综合运用知识解决实际问题的能力是我们编写这本书的目的. 本书按教材章节顺序编排，与教材保持一致.全书共九章，每章又分六个板块，即内容概要；重点内容；题型归纳与例题精解；本章测试题；本章测试题答案；课后习题解答.

本书内容共分为8章，第1至4章介绍概率论的基本知识，包括随机事件与概率、随机变量及其分布、随机变量的数字特征、大数定律及中心极限定理等内容:第5至8章介绍数理统计的基本知识，包括数理统计的基本概念、参数估计、假设检验、回归分析等内容. 本书注重基本概念的阐释，略去了一些较复杂定理的证明，选取了许多应用性例题与习题，力求做到简明、实用、可操作;二维码链接提供了许多课程思政元素、数学和数学家史料及WPS电子表格或Excel操作命令.书末附有习题参考答案，方便读者学习. 本书可作为一般本科院校学生的学习用书，也可作为从事概率与统计工作有关人员的参考用书.