第一章 整理数据的几种简单方法 1
§1.1 数据分组方法 1
§1.2 图表示法 8
§1.3 数据中心趋向的度量 12
§1.4 数据离散性的度量 17
§1.5 利用数据分组表计算特征数 18
第二章 指数 22
§2.1 引言 22
§2.2 物价指数 25
§2.3 物量指数 31
§2.4 链型指数 32
§2.5 常见指数实例 34
第三章 时间序列 37
§3.1 时间序列模型 37
§3.2 趋势分析及预测 41
§3.3 季节变化分析 55
第四章 概率 70
§4.1 随机事件 70
§4.2 概率 73
§4.3 独立事件的联合概率 77
§4.4 条件概率 80
§4.5 全概率公式和巴叶斯公式 82
第五章 随机变量 85
§5.1 基本概念 85
§5.2 随机变量的期望值 91
§5.3 随机变量函数的概率分布及其期望值 94
§5.4 随机变量的方差 98
§5.5 正态分布 101
§5.6 多元随机变量 106
§5.7 条件分布、独立性 110
§5.8 多元随机变量函数的分布 114
§5.9 多元随机变量函数的期望值 120
§5.10 二项分布 124
§5.11 泊松分布 128
§5.12 附录 131
第六章 概率分布特征数的统计推断 141
§6.1 引言 141
§6.2 几个重要统计量的概率分布 145
§6.3 点估计的性质、极大似然估计法 150
§6.4 正态总体期望值的推断（Ⅰ） 157
§6.5 正态总体方差的推断 165
§6.6 正态总体期望值的推断（Ⅱ） 169
§6.7 两个正态总体期望值的比较 172
§6.8 关于比率的统计推断 178
§6.9 附录 184
第七章 统计质量管理 189
§7.1 引言 189
§7.2 抽样检验方法 189
§7.3 计数标准型抽样方案 190
§7.4 几种非标准型计数抽样检验方案 194
§7.5 计量型抽样检验方案 198
§7.6 生产过程控制图原理 202
§7.7 ？-R控制图 206
§7.8 p控制图和pn控制图 213
§7.9 附录 217
第八章 回归分析和相关分析 219
§8.1 一元线性回归模型 219
§8.2 最小二乘法 224
§8.3 相关分析 227
§8.4 预测与控制 234
§8.5 多元线性回归 238
§8.6 偏相关系数 243
§8.7 非线性回归 249
§8.8 残差分析及Durbin-Watson检验 253
§8.9 附录 259
第九章 抽样调查方法 266
§9.1 引言 266
§9.2 随机数表 268
§9.3 简单随机抽样 270
§9.4 分群抽样法 275
§9.5 分层抽样法 282
§9.6 社会敏感问题随机选答调查方法 287
§9.7 附录 293
第十章 统计决策 303
§10.1 引言 303
§10.2 最大风险最小化准则 307
§10.3 巴叶斯决策准则 312
§10.4 增量分析法 316
§10.5 决策树分析法 320
§10.6 信息价值 322
附表1—10 328
部分习题的解答或提示 363
参考文献 373