本书整体架构严谨清晰，编排时遵循概率论与数理统计的理论逻辑和认知规律，共8章内容。书中从概率论基础理论出发，逐步讲授随机变量及其分布、多维随机变量及其分布、数字特征与极限定理等核心知识；随后过渡到数理统计领域，系统阐述抽样分布、参数估计、假设检验等关键内容；最终以基于Python的概率论与数理统计实验收尾，实现从理论知识与实际应用的衔接，构建起“理论铺垫—方法讲解—实践操作”这一层层递进的知识体系。 本书的数字资源为各章部分习题参考答案、常用概率统计表、各章思维导图、部分重点概念演示视频等，均以二维码的形式呈现。 本书可作为高等学校非数学类专业本科生的概率论与数理统计教材，也可作为相关专业研究生、教师及科研人员的参考书。