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書中通過大量的例子系統介紹了概率論的基礎知識及其廣泛應用，內容涉及組合分析、條件概率、離散型隨機變量、連續型隨機變量、隨機變量的聯合分布、期望的性質、極限定理和模擬等。各章末附有大量的練習，還在書末給出自檢習題的全部解答。
Sheldon M. Ross國際知名概率與統計學家，南加州大學工業工程與運籌系系主任。畢業於斯坦福大學統計系，曾在加州大學伯克利分校任教多年。研究領域包括：隨機模型．仿真模擬、統計分析、金融數學等：Ross教授著述頗豐，他的多種暢銷數學和統計教材均產生了世界性的影響。
前 言
第1章 組合分析1
1.1 引言1
1.2 計數基本法則2
1.3 排列3
1.4 組合5
1.5 多項式系數9
1.6 方程的整數解個數12
第2章 概率論公理21
2.1 引言21
2.2 樣本空間和事件21
2.3 概率論公理25
2.4 幾個簡單命題28
2.5 等可能結果的樣本空間32
2.6 概率：連續集函數42
2.7 概率：確信程度的度量46
第3章 條件概率和獨立性56
3.1 引言56
3.2 條件概率56
3.3 貝葉斯公式62
3.4 獨立事件75
3.5 P（·|F）是概率89
第4章 隨機變量112
4.1 隨機變量112
4.2 離散型隨機變量116
4.3 期望119
4.4 隨機變量函數的期望121
4.5 方差125
4.6 伯努利隨機變量和二項隨機變量127
4.7 泊松隨機變量135
4.8 其他離散型概率分布147
4.9 隨機變量和的期望155
4.10 分布函數的性質159
第5章 連續型隨機變量176
5.1 引言176
5.2 連續型隨機變量的期望和方差179
5.3 均勻隨機變量184
5.4 正態隨機變量187
5.5 指數隨機變量197
5.6 其他連續型概率分布203
5.7 隨機變量函數的分布208
第6章 隨機變量的聯合分布220
6.1 聯合分布函數220
6.2 獨立隨機變量228
6.3 獨立隨機變量的和239
6.4 離散情形下的條件分布248
6.5 連續情形下的條件分布250
*6.6 次序統計量256
6.7 隨機變量函數的聯合分布260
*6.8 可交換隨機變量267
第7章 期望的性質280
7.1 引言280
7.2 隨機變量和的期望281
7.3 試驗序列中事件發生次數的矩298
7.4 隨機變量和的協方差、方差及相關系數304
7.5 條件期望313
7.6 條件期望及預測330
7.7 矩母函數334
7.8 正態隨機變量的更多性質345
7.9 期望的一般定義349
第8章 極限定理367
8.1 引言367
8.2 切比雪夫不等式及弱大數定律367
8.3 中心極限定理370
8.4 強大數定律378
8.5 其他不等式382
8.6 用泊松隨機變量逼近獨立的伯努利隨機變量和的概率誤差界388
第9章 概率論的其他課題395
9.1 泊松過程395
9.2 馬爾可夫鏈397
9.3 驚奇、不確定性及熵402
9.4 編碼定理及熵405
第10章 模擬415
10.1 引言415
10.2 模擬連續型隨機變量的一般方法417
10.3 模擬離散分布424
10.4 方差縮減技術426
附錄A 部分習題答案433
附錄B 自檢習題解答435
