Peter+H.Westfall
概率统计是科学研究中的重要工具。一般强调定量研究的学科都会发展出很多相关的统计分析模型。然而，一般在大学概率论或数理统计课程中所介绍的理论和概念往往偏重于学科的基础，在学科基础与高级的统计分析模型之间存在着一些有关基本思想、概念和理论上的空白。本书被作者采用为教科书，目的就是希望重新对基础的概率和统计理论进行梳理，并弥补理解高级统计方法所需要的知识。
全书分为19章：1.引言，介绍了科学研究与概率和统计之间的关系；2.随机变量及其概率分布；3.概率计算和模拟；4.如何识别分布；5.条件分布和独立；6.边缘分布、联合分布、独立，及贝叶斯定理；7.总体和过程的采样；8.期望值和大数定律；9.随机变量的函数；10.期望、方差的性质；11.估计：无偏、一致和有效性；12.似然函数和最大似然估计；13.贝叶斯统计；14.频率学派统计方法；15.你的结果是否可以解释为随机的；16.卡方分布、学生分布、和F分布以及应用；17.似然率检测；18.采样数量及功效；19.统计的鲁棒性以及非参数统计。
本书的特点是在很多概念的讲解上都有独到之处，提供了许多实例，通过实例对所有的重要概念和定理做了通俗易懂的解释。作者站在统计应用者的角度上，分析他们面临的困难，通过深入浅出的分析告诉读者哪些数学上的工具能够提供有效帮助，以及为什么会是这样的。本书非常适合相关专业的研究生和科研人员参考。
张志斌，副研究员
（中国科学院计算技术研究所）
Zhang Zhibin，Associate Professor
（Institute of Computing Technology， CAS）
