第一章 概率論基礎(chǔ)
1.1 隨機(jī)變量的分布與相互獨(dú)立
1.2 隨機(jī)變量的數(shù)字特征
1.3 多項(xiàng)分布與多維正態(tài)分布
1.4 連續(xù)型隨機(jī)變量的變換及變換后的分布
1.5 卡方分布、t分布及F分布
第二章 統(tǒng)計(jì)學(xué)導(dǎo)論
2.1 總體與樣本
2.2 常用的統(tǒng)計(jì)量及其分布
2.3 總體分布參數(shù)的估計(jì)
2.4 總體分布參數(shù)的假設(shè)檢驗(yàn)
2.5 正態(tài)性檢驗(yàn)
第三章 試驗(yàn)設(shè)計(jì)與方差分析
3.1 單因素試驗(yàn)的方差分析
3.2 多重比較與數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換
3.3 因素試驗(yàn)的方差分析（一）
3.4 因素試驗(yàn)的方差分析（二）
3.5 二級系統(tǒng)分組試驗(yàn)的方差分析
3.6 多因素試驗(yàn)的方差分析
第四章 回歸分析與協(xié)方差分析
4.1 一元線性回歸
4.2 一元非線性回歸
4.3 統(tǒng)計(jì)控制與協(xié)方差分析（一）
4.4 統(tǒng)計(jì)控制與協(xié)方差分析（二）
第五章 非參數(shù)檢驗(yàn)
5.1 總體分布的卡方檢驗(yàn)
5.2 二項(xiàng)分布總體率的估計(jì)與假設(shè)檢驗(yàn)
5.3 兩組樣本數(shù)據(jù)的檢驗(yàn)
5.4 多組樣本數(shù)據(jù)的檢驗(yàn)
5.5 相關(guān)性指標(biāo)與檢驗(yàn)
第六章 Markov鏈
6.1 隨機(jī)過程的概念
6.2 Markov鏈
6.3 一步轉(zhuǎn)移矩陣的估計(jì)
6.4 Markov鏈的狀態(tài)分類
6.5 Markov鏈的極限定理
附錄一 標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的分布函數(shù)值表
附錄二 t分布的分位數(shù)表
附錄三 卡方分布的分位數(shù)表
附錄四 F分布的分位數(shù)表
附錄五 二項(xiàng)分布表
附錄六 二項(xiàng)分布參數(shù)，的置信區(qū)間表
參考文獻(xiàn)