本書は、工学を学ぶ学生や技術者を対象として、確率と統計の基本的な理論をできるだけ具体例を使って直感的にも理解しやすいように工夫したテキストである。理論を現実問題へ適用するための手段としてのプログラミングやアルゴリズムの具体例を示し、問題解決へ向けた無理のないような導入を心掛けた。 　本書では、統計解析のための数式支援システムとして多分野で広く利用されているMATLABを使って解説を行う。MATLABはベクトルや行列を容易に扱うことができ、確率統計で用いられる数式に近い抽象度でプログラムが記述できる点やグラフの表示、データの取り込みが容易であるなどの利点がある。 　さらに、ExcelやPythonを扱っている読者にも活用できるようにしている。MATLAB, ExcelやPythonを使いこなすことで、実践的な理解と応用へ容易に繋げることが期待できるが、最初のとりかかりに至る部分でハードルが高く、普く活用がなされているとはいいがたい。本書では、このような学生や技術者に向け、これら有益なツールの導入部分の障壁を低くし、容易に使えるようになることを意図している。 　理論の部分を前半に配置し、後半をプログラミングとしているので、理論のみを習得したい読者にも対応している。本書を通じて、読者が研究や技術開発の現場において実験から得られるデータの信頼性や、本質的な問題点を解析する実践的な力を身に着けることを目的とする。 第1章　データの整理 1.1 統計量の扱い 1.2 代表値 1.3 偏差と散布度 1.4 散布図と相関係数 1.5 回帰直線 1.6 数値計算による統計量の把握 1.7 補足：MATLABにおける分散と不偏分散のあつかい 第2章　確率 2.1 確率と事象 2.2 順列と組合せ 2.3 確率の経験的意味 2.4 数値計算による相対度数の性質の確認 第3章　確率分布 3.1 確率変数と確率分布 3.2 離散型確率分布 3.3 離散型確率分布（多次元） 3.4 連続型確率分布 3.5 連続型確率分布（多次元） 3.6 数値計算による確率分布の確認 第4章　標本調査 4.1 統計調査の方法 4.2 標本分布 4.3 計算機による乱数発生と標本実験 4.4 カイ二乗分布 4.5 F分布，t分布 4.6 数値計算による標本調査の確認 第5章　推定 5.1 推定に関する基礎概念 5.2 最尤推定 5.3 区間推定 5.4 数値計算による推定 第6章　検定 6.1 統計的仮説検定 6.2 分布型の適合検定（未知母数を含まない場合） 6.3 分布型の適合検定（未知母数を含む場合） 6.4 独立性の検定 6.5 平均値の検定 6.6 平均値の差の検定 6.7 分散の検定 6.8 数値計算による検定処理 付録A A.1 ポアソン分布表 A.2 規準型正規分布関数表 A.3 規準型正規分布α点 A.4 カイ二乗分布関数表 A.5 カイ二乗分布α点 A.6 F分布関数表 A.7 F分布α点(自由度対[n1,n2]) A.8 t分布関数表 A.9 t分布α点 付録B　MATLABとExcel, Pythonの基本操作 B.1 MATLAB準備とコマンド操作 B.2 MATLABプログラミングの基本操作 B.3 知っておくと便利なコマンドとプログラム例 B.4 Excel基本操作 B.5 Python基本操作