Chapitre 1 Distributions de probabilité
Chapitre 2 Distributions de probabilité des variables aléatoires multidimensionnelles
Chapitre 3 Différentes distributions de probabilité
Chapitre 4 Distribution d'échantillonnage
Chapitre 5 Approximation des distributions d'échantillonnage
Chapitre 6 Estimation
Chapitre 7 Noir
Chapitre 8 Comparaison des estimations
Chapitre 9 Comparaison des Noirs
Chapitre 10 : Analyse de la variance et analyse de régression
Chapitre 11 : Inférence bayésienne

Annexe I : Différenciation et intégration
Annexe II : Algèbre matricielle
Annexe III : R
Annexe IV : Tableaux de distribution divers

Solutions aux problèmes pratiques
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Références

Après la publication de Mathematical Statistics en 2012, j'ai révisé le livre à plusieurs reprises, ajouté du contenu supplémentaire qui n'était pas pleinement abordé dans le livre lors des cours, et complété les exercices par des examens.
J'ai commencé à préparer le manuscrit d'une édition révisée dans l'intention de publier une édition révisée contenant ces éléments après ma retraite, mais je me suis rendu compte que ces éléments ne convenaient pas comme manuel pour les cours de premier cycle.
Suite à ce constat, l'édition révisée a inclus les réponses à tous les exercices pratiques, permettant ainsi aux lecteurs de vérifier leur propre compréhension du texte, et a présenté la méthode d'écriture de l'auteur pour aider à transmettre visuellement le contenu de la théorie de la distribution.
Cette méthode d'écriture a été principalement utilisée dans la définition représentative de la distribution d'échantillonnage dans les chapitres 3 et 4 de l'édition révisée, et des problèmes pratiques pouvant utiliser cette méthode ont été introduits dans les chapitres 4, 5 et 7.
Dans ce processus, le chapitre 2 fournit une explication pour améliorer la compréhension de la signification de l'espérance conditionnelle et de la matrice de variance, et le chapitre 3 fournit une explication intuitive du processus de Poisson.