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《簡易測度與概率統計》介紹簡易的測度論知識并用測度的觀點描述概率論與數理統計的一些基本概念，如概率，隨機事件，隨機變量，隨機變量的概率分布律，數學期望，條件分布及統計量等，將大數定律，中心極限定理及皮爾遜定理等一些重要結論的論證嚴格化，對于數理統計中的參數估計，假設檢驗，回歸分析及方差分析心基本內容在一定程度上進行了理論上的深化，并在附錄中介紹了一類因子試驗的“廣義方差分析”的理論和方法及它在實際試驗項目中的應用。
目次
第一章 概率測度
1.1 樣本空間和事件
1.2 事件之間的關系和運算
1.3 集合類
1.4 概率測度
1.5 概率測度的擴張
1.6 Borel域上的測度
1.7 概率空間的統計獨立性
1.8 隨機變量
1.9 隨機變量的積分
1.1 0條件概率
習題一
第二章 分布函數
2.1 分布函數的定義和性質
2.2 二維隨機向量的分布函數
2.3 隨機變量的函數
2.4 條件分布函數
2.5 隨機變量的期望與矩數
2.6 多元正態分布
習題二
第三章 隨機變量序列的收斂性
3.1 隨機過程的定義
3.2 隨機變量序列的概率分布
3.3 依概率收斂
3.4 幾乎處處收斂
3.5 柯爾莫哥洛夫不等式
3.6 強大數定律
習題三
第四章 特征函數
4.1 一維隨機變量的特征函數
4.2 二維隨機向量的特征函數
4.3 獨立隨機變量的特征函數
4.4 隨機變量序列的特征函數
……
第五章 抽樣理論
第六章 參數估計
第七章 假設檢驗
第八章 線型模型初步
附錄 廣義方差分析
附錄 參考文獻
習題參考解答
全書參考文獻
1.1 樣本空間和事件
1.2 事件之間的關系和運算
1.3 集合類
1.4 概率測度
1.5 概率測度的擴張
1.6 Borel域上的測度
1.7 概率空間的統計獨立性
1.8 隨機變量
1.9 隨機變量的積分
1.1 0條件概率
習題一
第二章 分布函數
2.1 分布函數的定義和性質
2.2 二維隨機向量的分布函數
2.3 隨機變量的函數
2.4 條件分布函數
2.5 隨機變量的期望與矩數
2.6 多元正態分布
習題二
第三章 隨機變量序列的收斂性
3.1 隨機過程的定義
3.2 隨機變量序列的概率分布
3.3 依概率收斂
3.4 幾乎處處收斂
3.5 柯爾莫哥洛夫不等式
3.6 強大數定律
習題三
第四章 特征函數
4.1 一維隨機變量的特征函數
4.2 二維隨機向量的特征函數
4.3 獨立隨機變量的特征函數
4.4 隨機變量序列的特征函數
……
第五章 抽樣理論
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第七章 假設檢驗
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