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