Основными разделами лекций являются:

1) Теория вероятностей;

2) Математическая статистика.

В первом разделе систематически излагаются основные понятия для случайных событий: классическая и геометрическая вероятности, теоремы о вероятностях суммы и произведения событий, формула полной вероятности, формула Байеса, схема независимых испытаний (схема Бернулли), локальная и интегральная теоремы Муавра-Лапласа и Лапласа. Изложена также терминология, используемая для дискретных и непрерывных случайных величин: закон (функция) распределения, математическое ожидание, дисперсия, среднеквадратическое отклонение случайной величины. Подробно рассмотрены основные законы распределения: биномиальный, пуассоновский, равномерный, нормальный, экспоненциальный. Дана формулировка центральной предельной теоремы Ляпунова. Введено понятие многомерного случайного вектора (многомерной случайной величины), двумерной функции и плотности распределения, коэффициента корреляции, линейной регрессии. Изложены также элементы теории массового обслуживания и цепей Маркова.

В разделе «Математическая статистика» приводится  общая терминология: генеральная совокупность, выборка, вариационный ряд, свойства выборочных оценок, оценки математического ожидания и дисперсии, точечные и интервальные оценки, доверительный интервал и доверительная вероятность. Даны основы статистической теории проверки гипотез, изложены метод минимума среднего риска и эмпирические критерии (Критерий Пирсона (хи-квадрат) и Фишера-Снедекора). Рассмотрены  также элементы корреляционного, регрессионного и дисперсионного анализа. Дается представление о методе Монте-Карло и моделировании случайных величин и событий.

В качестве задачника для практических занятий автор рекомендует

«Задачник по  теории вероятностей»  Г.И. Агапова, изд. М:- Высшая школа, 1986.