根據水文現象的特點，將概率論與數理統計的原理和方法用於水文資料的分析並做出推斷的學科。其主要研究物件為各種水文特徵值，如年洪峰流量、年徑流量、各種雨量、泥沙、水位等。水文現象除受由日地關係所確定的週期性因素、由物理關係所制約的確定性因素的影響外，還受到大量隨機因素的影響。因此，概率統計方法便成為分析水文現象，揭示其統計規律的重要手段。水文統計學為工程水文、水文分析與計算提供計算的基本理論與方法。通過工程水文及水文分析與計算，水文統計學對工程的水文設計資料的的合理性有很大影響，從而有重要的社會經濟意義。
基本內容 包括隨機變量、分佈函數、參數估計、假設檢驗、回歸分析、多變量分析、隨機過程基礎理論、水文時間序列分析以及水文資料生成等。
研究目的 主要在於確定水文隨機變量的分佈函數、幾個隨機變量的統計關系或其聯合分佈函數，進而做出有關推斷。
研究途徑 確定隨機變量的分佈函數，通常包括兩個方面。
①假設檢驗：即用假設檢驗的方法選擇分佈函數的類型。先選擇一種假設，然後根據樣本資料對於所選的假設，算出有關的統計量的數值。將這一數值與由相應表格查得的臨界值進行比較，從而決定接受或拒絕所選的假設。常用的檢驗分佈函數的統計量有：柯爾莫哥洛-斯米爾諾夫統計量、庫泊統計量、克萊姆－馮·米賽斯統計量、瓦特遜統計量及安德遜－達令統計量等。假設檢驗，可能出現兩種錯誤，水文學中稱為模型不確定性。第一種錯誤，是假設為真，決定拒絕；第二種錯誤，是假設不真，決定接受。采用的統計量應使在給定的第一種錯誤的概率下，出現第二種錯誤的概率最小。
②參數估計：選用某種參數估計方法，根據樣本資料計算出分佈函數中所含的參數值，稱為參數的估計值。因為它一般不等於參數的真值，有一誤差，稱為抽樣誤差，或稱為參數不確定性。選用的參數估計方法，應使其抽樣誤差較小且計算簡便。常用的參數估計方法有矩法、極大似然法、概率加權矩方法、適線法等。中國在水文統計的實際工作中，長期使用一種圖解適線法。在此基礎上，20世紀70年代初，中國水文學者提出瞭一種客觀適線法，用於皮爾遜－Ⅲ型曲線(見水文隨機變量)，有較其他方法為好的性能。此種方法於1987年被寫進中國參數估計方法的國傢標準。80年代，美國水文學傢在這一領域又有新的發展。參數估計的工作在水文學中常稱為頻率分析。
模型不確定性和參數不確定性一方面與所用的方法有關，另一方面與所用資料的數量有關。一般資料數量越多，不確定性越小；反之，資料數量越少，不確定性越大。由於水文資料的數量往往有限，很少超過百年，在統計上屬於小樣本。因此，加強小樣本假設檢驗與參數估計理論的研究是十分必要的。水文統計學目前主要屬於統計學范疇，難以考慮水文現象的物理聯系，通過引進隨機微分方程的有關內容，可將水文統計學發展到一個新的階段。
參考書目
華東水利學院主編：《水文學的概率統計基礎》，水利出版社，北京，1981。
V.T.Chow，Handbook of Applied Hydrology，McGraw-Hill，New York，1964.
C.T.Haan，Statistical Methods in Hydrology，The Iowa State University Press，Iowa，1977.