本课程是概率论的后继课程。数理统计是从数量侧面研究随机现象统计规律性的数学分支之一，也是构造随机模型的基础理论之一。学习、了解这门课程不仅对概率统计工作者是必要的，而且对其他数学分支、自然科学、工程技术、信息技术乃至经济管理等方面的科技工作者都是重要而有益的。其理论与方法已广泛应用于工业、农业、军事和科学技术中。它主要包括：数理统计的基本概念与抽样分布，参数估计，假设检验，方差分析与回归分析。
陈守全，男，中共党员，博士，副教授，从事概率极限理论和极值理论。1990年6月毕业于西南师范大学数学系。从2000年7月起在西南大学数学与统计学院从事本科教学与研究生教学工作。曾在浙江大学攻读博士学位。师从全国名师林正炎教授。参加过国家自然科学基金项目(10571159)和高等教育博士研究基金项目(2002335090)。担任过概率论、数理统计、随机过程、高等数学、数学建模、概率论与数理统计的本科教学工作，担任过高等概率论、极值理论、高斯过程的极值方法、论文选讲、概率极限理论基础的研究生教学工作。曾获2000-2002年度西南师范大学优秀教师和2008-2009学年度西南大学实习优秀指导教师。主要代表作：1. chen, s. q. ａnd lin, z. y. (2006), almost sure max-limits for nonstationary gaussian sequence, statistics & probability letters. 76（11）: 1175--1184. 2. chen, s. q. ａnd lin, z. y. (2007), almost sure limit theorems for a stationary normal sequence, applied mathematics letters. 20: 316-322.3. chen, s. q. ａnd lin, z. y.（2008）, almost sure functional central limit theorems for weakly dependent sequences, statistics & probability letters. 78（13）：1683-1693.4. chen, s. q. ａnd lin, z. y.（2008）, almost sure central limit theorems for functionals of absolutely regular processes with application to u-statistics, journal of mathematical analysis ａnd applications. 2008， 340（2）：1120-1126