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第一章 绪论 1

1-1　实例 1

1-2　归纳法与演绎法 3

1-3　选样的原因 3

1-4　选样的方法 5

第二章　样本叙述统计 7

2-1　导言 7

2-2　次数表与图形 7

2-3　中心值（位置量数） 10

2-4　差异（离势量数） 15

2-5　线型移转（加码法） 17

第三章　机率 26

3-1　导言 26

3-2　机率的基本性质 28

3-3　事件与其机率 29

3-4　条件机率 39

3-5　独立事件 44

3-6　机率的其他研究观点 47

第四章　随机变数及其分配 51

4-1　间断随机变数 51

4-2　平均数与变异数 55

4-3　二项分配 57

4-4　连续分配 61

4-5　常态分配 64

4-6　一元随机变数的函数 69

4-7　各种符号 71

第五章　两元随机变数 77

5-1　各种分配 77

5-2　两元随机变数的函数 84

5-3　互变数 88

5-4　两元随机变数的线型混合 92

第六章　选样 104

6-1　导言 104

6-2　样本和数 107

6-3　样本平均数 108

6-4　中央极限定理 114

6-5　由有限群体举行不置回选样 118

6-6　由贝奴里群体举行选样 120

6-7　选样理论摘要 125

第七章　推定（一） 130

7-1　导言：平均数的信赖区间 130

7-2　推定量应具备的各种性质 135

7-3　最概推定法（MLE） 142

第八章　推定法（二） 152

8-1　均数差 152

8-2　小样本推定法：t分配 154

8-3　推定群体比例：续论选举问题 159

8-4　常态分配中变异数之推定方法：卡方分配 164

第九章　假设检定 169

9-1　单一假设之检定 169

9-2　复合假设 177

9-3　双边检定与单边检定 186

9-4　假设检定与信赖区间的关系 188

9-5　结论 193

第十章　变异数分析 196

10-1　导言 196

10-2　一因子变异数分析 196

10-3　二因子变异数分析 210

第十一章　回归绪论 221

11-1　实例介绍 222

11-2　拟定配合线应遵循的标准 223

11-3　最小平方解法 226

附录11-1 对a与b最小平方推定数的另外求法 232

第十二章　回归理论 235

12-1　数学模型 235

12-2　误差项的性质 237

12-3 α与β的推定 238

12-4 a与b的平均数与变异数 238

12-5　高斯与马可夫定理 240

12-6 a与b的分配 242

12-7 β的信赖区间与假设检定 243

12-8 Y0的预测区间 246

12-9　外推法的危险 249

12-10　最概推定法 250

12-11 自变数的特性 253

第十三章　多元回归 256

13-1　实例介绍 256

13-2　数学模型 256

13-3　最小平方推定法 257

13-4　多元共线性 260

13-5　推定回归的判断 264

13-6　虚变数 268

13-7　回归、变异数分析、与互变数分析 276

第十四章　相关 285

14-1　简相关 285

14-2　偏相关 306

14-3　复相关 308

第十五章　决策理论 312

15-1　先天与後天分配 312

15-2　最佳决策 315

15-3　统计推定其实就是一项决策 321

15-4　推定：贝氏法与古典法的比较 323

15-5　贝氏法的检讨 330

15-6　假设检定亦即一项统计决策 331

15-7　博弈理论 338

附录 349

索引 375