致 讀 者
譯 者 序
教學(xué)建議
第1章  統(tǒng)計(jì)學(xué)
1.1  什么是統(tǒng)計(jì)學(xué)
1.2  可測(cè)量性和變異性
1.3  數(shù)據(jù)收集
1.4  概率和統(tǒng)計(jì)學(xué)比較
1.5  統(tǒng)計(jì)學(xué)和科學(xué)技術(shù)

第2章  描述分析和單變量數(shù)據(jù)的展示
2.1  圖形、排列圖和莖葉圖
2.2  頻數(shù)分布和直方圖
2.3  中心趨勢(shì)度量
2.4  離散程度的度量
2.5  位置測(cè)度
2.6  對(duì)標(biāo)準(zhǔn)差的解釋和理解
2.7  統(tǒng)計(jì)陷阱

第3章  描述分析和雙變量數(shù)據(jù)的展示
3.1  雙變量數(shù)據(jù)
3.2  線性相關(guān)
3.3  線性回歸

第4章  概率
4.1  事件的概率
4.2  事件的條件概率
4.3  概率運(yùn)算法則
4.4  互斥事件
4.5  獨(dú)立事件
4.6  互斥事件和獨(dú)立事件有聯(lián)系嗎

第5章  概率分布（離散變量）
5.1  隨機(jī)變量
5.2  離散隨機(jī)變量的概率分布
5.3  離散概率分布的均值和方差
5.4  二項(xiàng)概率分布
5.5  二項(xiàng)分布與均值和標(biāo)準(zhǔn)差

第6章  正態(tài)概率分布
6.1  正態(tài)分布
6.2  標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布
6.3  正態(tài)分布的應(yīng)用
6.4  符號(hào)
6.5  二項(xiàng)分布的正態(tài)近似

第7章  樣本間變異
7.1  抽樣分布
7.2  樣本均值的抽樣分布
7.3  樣本均值抽樣分布的應(yīng)用

第8章  統(tǒng)計(jì)推斷概述
8.1  估計(jì)的性質(zhì)
8.2  均值 μ的估計(jì)（σ已知）
8.3  假設(shè)檢驗(yàn)的性質(zhì)
8.4  均值 μ的假設(shè)檢驗(yàn) （σ已知）:p值法
8.5  均值 μ的假設(shè)檢驗(yàn) （σ已知）:臨界值法

第9章  單總體的推斷
9.1  均值μ的推斷（σ未知）
9.2  二項(xiàng)成功概率的推斷
9.3  關(guān)于方差和標(biāo)準(zhǔn)差的推斷

第10章  雙總體的推斷
10.1  相關(guān)樣本和獨(dú)立樣本
10.2  兩個(gè)相關(guān)樣本均值差異的推斷
10.3  兩個(gè)獨(dú)立樣本均值差異的推斷
10.4  兩個(gè)獨(dú)立樣本總體比例差異 的推斷
10.5  兩個(gè)獨(dú)立樣本方差比的推斷

第11章  卡方的應(yīng)用
11.1  卡方統(tǒng)計(jì)量
11.2  多項(xiàng)試驗(yàn)的推論
11.3  列聯(lián)表的推論

第12章  方差分析
12.1  方差分析簡(jiǎn)介
12.2  方差分析方法的邏輯
12.3  單因子方差分析的應(yīng)用

第13章  線性相關(guān)和回歸分析
13.1  線性相關(guān)分析
13.2  線性相關(guān)系數(shù)的推論
13.3  線性回歸分析
13.4  回歸直線斜率的推論
13.5  回歸的置信區(qū)間
13.6  理解相關(guān)和回歸之間的關(guān)系

第14章  非參數(shù)統(tǒng)計(jì)的要素
14.1  非參數(shù)統(tǒng)計(jì)
14.2  統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)的比較
14.3  符號(hào)檢驗(yàn)
14.4  曼-惠特尼u檢驗(yàn)
14.5  游程檢驗(yàn)
14.6  秩相關(guān)
附錄a