致 讀 者
譯 者 序
教學建議
第1章  統(tǒng)計學
1.1  什么是統(tǒng)計學
1.2  可測量性和變異性
1.3  數(shù)據(jù)收集
1.4  概率和統(tǒng)計學比較
1.5  統(tǒng)計學和科學技術(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  中心趨勢度量
2.4  離散程度的度量
2.5  位置測度
2.6  對標準差的解釋和理解
2.7  統(tǒng)計陷阱

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  概率運算法則
4.4  互斥事件
4.5  獨立事件
4.6  互斥事件和獨立事件有聯(lián)系嗎

第5章  概率分布（離散變量）
5.1  隨機變量
5.2  離散隨機變量的概率分布
5.3  離散概率分布的均值和方差
5.4  二項概率分布
5.5  二項分布與均值和標準差

第6章  正態(tài)概率分布
6.1  正態(tài)分布
6.2  標準正態(tài)分布
6.3  正態(tài)分布的應用
6.4  符號
6.5  二項分布的正態(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用

第8章  統(tǒng)計推斷概述
8.1  估計的性質(zhì)
8.2  均值 μ的估計（σ已知）
8.3  假設(shè)檢驗的性質(zhì)
8.4  均值 μ的假設(shè)檢驗 （σ已知）:p值法
8.5  均值 μ的假設(shè)檢驗 （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  二項成功概率的推斷
9.3  關(guān)于方差和標準差的推斷

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

第11章  卡方的應用
11.1  卡方統(tǒng)計量
11.2  多項試驗的推論
11.3  列聯(lián)表的推論

第12章  方差分析
12.1  方差分析簡介
12.2  方差分析方法的邏輯
12.3  單因子方差分析的應用

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)計的要素
14.1  非參數(shù)統(tǒng)計
14.2  統(tǒng)計檢驗的比較
14.3  符號檢驗
14.4  曼-惠特尼u檢驗
14.5  游程檢驗
14.6  秩相關(guān)
附錄a