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无处不在的统计学 1

平均值还是差异 2

我们为什么要研究统计学？ 4

什么是统计学？ 5

统计究竟意味着什么？ 7

生命统计和数学统计学 9

统计学的智慧 12

达尔文和群体量统计 14

维多利亚时代的辉煌 15

统计的起源 17

教区记事录 18

伦敦的死亡记录 19

哈雷彗星的回归周期 20

马尔萨斯的人口论 21

人口统计学——关于人口的科学 22

伦敦统计学会 24

埃德温·查德威克和他的卫生改革 25

威廉姆·法尔与生命统计学 26

弗洛伦斯·南丁格尔：热情的统计学家 27

克里米亚半岛战争与统计 29

克里米亚战争的伤亡统计 31

极面图 32

概率 33

变量 34

机会博弈 36

棣莫佛与赌博 38

概率论 39

相对频率 41

贝叶斯定理 43

概率分布 44

泊松分布 47

正态分布 48

天文观测 49

中心极限定理 50

高斯曲线和最小平方和原理 52

详解正态 53

正态分布的命名 55

正态分布到底有什么用呢？ 57

凯特莱谬误 60

高尔顿的比例绘图器 61

如何整理数据？ 62

凯特莱和算术平均值 63

统计均值 65

中位数 66

如何定位或者计算中位数呢？ 68

选择使用哪种均值最合适呢？ 70

统计所带来的误导 72

数据处理过程 76

标准化频率分布 77

样本和总体 78

柱状图 81

频率分布 83

矩方法 84

自然选择：达尔文分布与演化 89

白桦尺蛾 92

皮尔逊曲线系 93

如何分析数据？ 94

四分位差 95

极差 96

标准差 97

变异系数 103

变量波动大小的比较 105

应用实例 106

测量精度 107

类型变量和顺序变量 108

定比和定距 110

相关性 112

相关性的应用 113

因果相关和虚假相关 115

路径分析和因果关系 117

散点图 118

威尔登和负相关 119

弧线关系 120

高尔顿和生物学中的回归拟合 121

香豌豆大小的遗传性 121

高尔顿皇家学院演讲——1877 121

向均值的回归 122

高尔顿的两条回归曲线 123

乔治·尤德尼·尤利和最小二乘法 126

相关和回归 128

高尔顿的误解 129

皮尔逊的积矩相关 130

罗纳德·费雪：自变量和因变量 131

简单线性相关和多元相关 132

高维多元代数和矩阵 134

统计控制 136

离散对立2×2关系 138

尤利的Q统计量 140

二列相关 141

埃贡·皮尔逊与多分格相关 143

疼痛水平 143

病因 143

秩序相关 144

因子分析 145

莫里斯·肯德尔和T系数 146

相关和关联 147

拟合优度检验 148

不对称曲线的拟合 150

卡方分布 151

数据的自由度 155

卡方概率表 156

吉尼斯酒厂的统计检验 157

定量分析啤酒生产原料 158

农业生产的波动变化 159

小样本和大样本 160

两总体均值的差异检验 161

吉尼斯酒厂的统计 162

“学生”的t检验 163

统计学的新时代：洛桑实验站的农业实验 164

费雪的方差分析 166

农作物产量波动因素分析 167

方差分析与小样本 168

推论统计学 169

样本分布 170

总结 171

注释 172

译后记 174