本書が発売された2017年頃は、「ビッグデータ」や「機械学習」への関心が社会的に急速に高まっていた時期です。この流れの中で、データ分析手法の理論的な仕組みを数理統計学から体系的に学びたいという需要が、技術者や学生の間で生まれていたと考えられます。

多くの類書が古典的な統計学の解説に留まるか、あるいは特定の応用分野に特化する中で、本書は確率論の初歩から出発し、MCMC法やブートストラップ法といった現代的な計算統計学の手法までを一冊で接続する構成をとっています。この「古典から現代までを橋渡しする」という構造が、当時の読者のニーズに的確に応えたと推測されます。数学的な厳密さを求める層と、新しい技術の理論的背景を求める層の両方にとって、信頼できる一冊として受け入れられたことが、支持を集めたメカニズムではないでしょうか。