导言 1
第一章 早期概率论——从萌芽到《推测术》 1
1.1 卡丹诺的著作 4
1.2 分赌本问题 6
1.3 巴斯噶与费尔马的通信 7
1.4 惠更斯的《机遇的规律》 10
1.5 《推测术》前三部分内容提要 14
1.6 关于概率的几点看法 17
1.7 伯努利大数定律 19
第二章 狄莫弗的二项概率逼近 28
2.1 狄莫弗的研究的动因 29
2.2 狄莫弗的初步结果 31
2.3 初步结果的改进·与斯特灵的联系 32
2.4 积分形式·Pd的近似公式 34
2.5 狄莫弗工作统计意义的讨论 38
2.6 二项概率逼近的其他工作 39
3.1 贝叶斯及其传世之作 50
第三章 贝叶斯方法 50
3.2 贝叶斯的问题提法 52
3.3 贝叶斯假设 53
3.4 问题的解答 56
3.5 贝叶斯假设的另一种解释 58
3.6 拉普拉斯的不充分推理原则 59
3.7 贝叶斯统计学 60
3.8 经验贝叶斯方法 66
4.1 从算术平均谈起 73
第四章 最小二乘法 73
4.2 勒让德以前的有关研究 75
4.3 勒让德发明最小二乘法 79
4.4 量测子午线长的工作 80
4.5 高斯的贡献 84
4.6 其他方法 88
第五章 误差与正态分布 101
5.1 早期天文学家的工作 103
5.2 辛普森的工作 105
5.3 拉普拉斯的工作 109
5.4 高斯导出误差正态分布 112
5.5 多维正态分布 115
5.6 偏态分布 118
第六章 社会统计 130
6.1 格朗特及其《观察》 131
6.2 佩蒂和他的“政治算术” 136
6.3 阿布兹诺特等的人口检验工作 137
6.4 魁特奈特的正态拟合 140
6.5 普通人 148
6.6 抽样调查 150
第七章 回归与相关：发现与早期发展 155
7.1 高尔登和正态分布 156
7.2 回归的发现 158
7.3 高尔登与相关系数 167
7.4 埃其渥斯 169
7.5 皮尔逊和约尔 173
第八章 小样本：统计学的新台阶 182
8.1 哥色特和t分布 184
8.2 费歇尔及其相关系数分布 192
8.3 费歇尔和F分布·方差分析 201
第九章 假设检验 213
9.1 卡尔·皮尔逊的拟合优度 214
Ⅰ.意义和背景 214
Ⅱ.皮尔逊文章内容概要 217
Ⅲ.皮尔逊和费歇尔的争论 219
9.2 费歇尔的显著性检验 224
9.3 奈曼和皮尔逊的故事 231
9.4 许宝？教授的贡献 240
第十章 参数估计 247
10.1 矩法与极大似然法 249
10.2 充分统计量 251
10.3 费歇尔点估计大样本理论 253
10.4 小样本 257
10.5 区间估计 259
卷尾语 269
参考文献 279