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本書源自的哈佛統計學講座，介紹了幫助讀者理解統計方法、隨機性和不確定性的基本語言和工具，並列舉了多種多樣的應用實例，內容涉及偶然性、悖論、穀歌的網頁排名演算法（PageRank）及瑪律可夫鏈蒙特卡羅方法（MCMC）等。 本書還探討了概率論在諸如基因學、醫學、電腦科學和資訊科學等領域的應用。全書共分13章，分別介紹了概率與計數、條件概率、隨機變數及其分佈、期望、連續型隨機變數、矩、聯合分佈、變換、條件期望、不等式與極限定理、瑪律可夫鏈、瑪律可夫鏈蒙特卡羅方法、泊松過程等內容。用容易理解的方式來呈現內容，用實例來揭示統計學中基本分佈之間的聯繫，並通過條件化將複雜的問題歸約為易於掌控的若干小問題。書中還包含了很多直觀的解釋、圖示和實踐問題。每一章的結尾部分都給出了如何利用R來完成相關模擬和計算的方法。 本書可作為高等院校本科生概率論課程的教材，也可作為相關科研人員的參考書。
第１ 章概率與計數……… １ １. １為什麼要學習概率論? ………………… １ １. ２樣本空間………… ２ １. ３概率的樸素定義… ４ １. ４如何計數………… ６ １. ５講述證明………… １４ １. ６概率的非樸素定義 １５ １. ７要點重述………… １９ １. ８Ｒ 語言應用示例… ２０ １. ９練習題…………… ２３ 第２ 章條件概率……… ３３ ２. １條件思考的重要性 ３３ ２. ２定義和直觀解釋… ３３ ２. ３貝葉斯準則和全概率公式……………… ３７ ２. ４條件概率也是概率 ４１ ２. ５事件的獨立性…… ４４ ２. ６貝葉斯準則的一致性…………………… ４６ ２. ７條件概率作為解決問題的工具………… ４７ ２. ８陷阱與悖論……… ５１ ２. ９要點重述………… ５４ ２. １０Ｒ 語言應用示例 ５６ ２. １１練習題………… ５８ 第３ 章隨機變數及其分佈…………………… ７３ ３. １隨機變數………… ７３ ３. ２隨機變數的分佈與概率品質函數……… ７５ ３. ３伯努利分佈及二項分佈………………… ８０ ３. ４超幾何分佈……… ８２ ３. ５離散型均勻分佈… ８５ ３. ６累積分佈函數…… ８６ ３. ７隨機變數的函數… ８８ ３. ８隨機變數的獨立性 ９３ ３. ９二項分佈與超幾何分佈之間的聯繫…… ９７ ３. １０要點重述……… ９９ ３. １１Ｒ 語言應用示例 １００ ３. １２練習題………… １０２ 第４ 章期望…………… １１０ ４. １期望的定義…… １１０ ４. ２期望的線性性質 １１２ ４. ３幾何分佈與負二項分佈……………… １１６ ４. ４示性隨機變數與基本橋樑…………… １２０ ４. ５無意識的統計規律…………………… １２４ ４. ６方差…………… １２５ ４. ７泊松分佈……… １２８ ４. ８泊松分佈和二項分佈之間的聯繫…… １３１ ４. ９用概率與期望證明存在性………… １３３ ４. １０要點重述……… １３８ ４. １１Ｒ 語言應用示例………
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